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基于多最小支持度的关联规则研究的任务书
任务书
任务名称：基于多最小支持度的关联规则研究
任务背景：
随着互联网的不断发展和普及，数据量的急剧增加使得数据挖掘技术得到广泛应用。其中，关联规则挖掘是数据挖掘领域中一个重要的研究方向之一，它主要用于发现数据集合中的有用的关联关系。在关联规则挖掘中，支持度和置信度是两个非常重要的概念，支持度能够衡量规则在数据集中出现的频率，而置信度则能够衡量规则的可靠程度。在实际的应用场景中，用户可能会对不同的规则设置不同的支持度和置信度阈值，因此多最小支持度的关联规则挖掘方法就应运而生。
任务内容：
本次任务的主要研究内容为基于多最小支持度的关联规则挖掘方法。该方法的核心思想是将关联规则挖掘中常见的单一最小支持度阈值拓展为多个不同的最小支持度阈值，从而增加规则挖掘的灵活性。
具体研究内容包括：
1.探索多最小支持度的关联规则挖掘方法的理论基础和算法设计，比较其与传统关联规则挖掘方法的异同。
2.在现有的数据集上，比较多最小支持度的关联规则挖掘方法与单一最小支持度的关联规则挖掘方法之间的性能差异。
3.探索应用多最小支持度的关联规则挖掘方法在特定领域（如电商、社交网络等）的应用实践，并尽可能地挖掘出其中的关联规则。
4.根据实验结果对多最小支持度的关联规则挖掘方法进行评估，并指出其可能的优缺点和应用场景。
任务要求：
1.具有扎实的数据结构和算法基础，有数据挖掘相关领域的研究经验优先。
2.熟悉关联规则挖掘、多最小支持度等概念和方法。
3.熟练掌握Python、R等数据分析工具和语言。
4.能够独立完成实验设计、数据处理、结果分析和撰写论文等工作。
任务成果：
1.完成基于多最小支持度的关联规则挖掘方法的研究、实现和评估。
2.撰写一篇不少于10页的学术论文，包括研究背景、方法设计、实验结果、分析总结等内容。
3.提供代码和数据集，方便其他研究者和开发者使用。
时间安排：
本次任务需在2个月内完成，具体时间安排如下：
第1周：阅读相关文献，了解任务背景和研究现状。
第2-3周：设计多最小支持度的关联规则挖掘方法，包括支持度和置信度计算、筛选规则等。
第4-5周：在现有数据集上进行实验，比较多最小支持度与单一最小支持度的关联规则挖掘方法之间的性能差异。
第6-7周：在特定领域（如电商、社交网络等）应用多最小支持度的关联规则挖掘方法，并尽可能挖掘出其中的关联规则。
第8-9周：根据实验结果评估多最小支持度的关联规则挖掘方法，撰写学术论文。
第10周：整理代码和数据集，生成任务报告。
酬金：
本次任务的酬金为人民币10000元整。
备注：
任务完成后，所有成果将对外公开发布。如有涉及商业机密或敏感信息，请提前告知。