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动态的关联规则挖掘算法研究的任务书
任务书
一、课题背景
随着数据爆炸式增长，大数据时代的到来，数据挖掘逐渐成为了数据科学领域的重要和热门技术，而挖掘关联规则是数据挖掘领域中的经典技术之一，广泛应用于市场调研、商品推荐、决策分析等领域。在实际应用中，往往需要对不同时间段的数据进行关联规则挖掘，以了解不同时间段中的关系模式以及发现数据变化的趋势。动态的关联规则挖掘算法能够更好地解决这个问题。
因此，基于动态数据分析的关联规则挖掘算法研究成为了当前数据挖掘领域的研究热点。
二、课题目的和内容
本课题旨在研究动态的关联规则挖掘算法，通过对不同时间段的数据进行挖掘，探究不同时间段的关系模式及其变化趋势。具体内容包括关联规则定义及其算法原理，动态数据的处理方法，动态支持度和置信度计算方法等方面的研究。
三、课题任务
1.综述和分析当前动态关联规则挖掘算法的研究现状，提出自己的研究思路和方法，针对现有算法中存在的问题进行探讨和改进。
2.设计和实现动态关联规则挖掘算法模型，包括算法输入输出、动态支持度和置信度的计算方法等。
3.通过实验分析，验证算法的可行性和有效性，比较算法与传统关联规则算法的性能差异。
4.详细记录研究过程和结果，进行相关数据分析和论证，形成完整的研究报告，并参加学术会议及相关评审。
四、研究方法和技术路线
1.综述和分析当前动态关联规则挖掘算法的研究现状。
通过文献综述的方式，分析和总结当前动态关联规则挖掘算法的研究进展和存在的问题，提出自己的研究思路和方法。同时，利用统计分析方法，对不同算法的性能进行比较和评价。
2.设计和实现动态关联规则挖掘算法模型。
在分析和总结当前算法的基础上，设计与实现动态关联规则挖掘算法模型，并包括算法的输入输出、动态支持度和置信度的计算方法等。
3.通过实验分析，验证算法的可行性和有效性。
通过应用真实数据对设计的算法进行实验分析，比较基于动态的关联规则挖掘算法与传统关联规则算法的性能差距，验证算法的可行性和有效性。
4.撰写论文和参加相关评审。
将研究过程和结果详细记录下来，进行数据分析和论证，撰写相关论文，并参加学术会议以及相关评审。
五、成果要求
1.具有较高的实用性和推广价值。
2.能够解决实际问题，取得较好的应用效果。
3.论文的撰写要求科学全面，结构清晰，语言易懂，符合学术规范，可参加国内外相关学术会议或期刊发表。
4.形成完整的项目报告。
六、参考文献
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