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基于集合枚举树的关联规则挖掘算法的任务书
任务书
一、任务目标
本文的目标是基于集合枚举树的关联规则挖掘算法进行探讨，提供一种可行的数据挖掘算法，用于挖掘大规模数据集中的潜在关联规则，并在实战中进行案例研究，验证该算法的可行性和实用性。
二、任务描述
1.数据预处理
数据预处理是关联规则挖掘算法的第一步，初始数据处理和数据清洗对算法的效果影响很大。该部分的任务包括：
（1）数据采集：选取一个大规模的数据集来进行关联规则挖掘的任务。
（2）数据清洗：处理无效数据和不完整数据，删除错误数据和无用属性。
（3）数据转换：将数据转化为适合进行关联规则挖掘的数据格式，如由原始数据转化为事务数据库的形式，即每个记录表示为一个集合。
2.集合枚举树
集合枚举树是一种数据结构，用于快速的寻找频繁模式。任务部分包括：
（1）构建集合枚举树：根据转化后的数据格式，构建集合枚举树，以便于快速查找频繁模式。
（2）优化集合枚举树：对集合枚举树进行优化，减少算法执行的时间和空间复杂度，并提高算法的效率和准确性。
3.关联规则挖掘算法
本部分的任务是基于集合枚举树进行关联规则挖掘，包括：
（1）频繁项集挖掘：根据集合枚举树，挖掘出所有的频繁项集，以及它们在事务数据库中的出现频率，计算支持度。
（2）关联规则挖掘：根据频繁项集，挖掘出关联规则，并计算置信度。置信度是指在具有前提项的条件下，包含后提项的概率。
（3）关联规则排序：对挖掘出的所有关联规则进行排序，以便于分析和展示。排序的方法有多种，常用的是按照置信度进行排序，或者按照支持度和置信度的加权和进行排序。
4.应用实例
本部分的任务是基于得到的关联规则，进行实际的应用案例研究，了解该算法在实际应用中的效果与限制。应用实例包括：
（1）超市购物篮关联规则挖掘：采用该算法，分析超市顾客的购物篮数据，挖掘出常见的购物组合，可以帮助超市制定促销策略，提高销售额。
（2）网络用户行为分析：将该算法应用于用户行为数据分析，挖掘出用户的喜好和兴趣，为公司提供个性化服务，提高用户满意度。
三、任务方案
1.数据预处理
针对实际数据集，进行数据预处理，包括数据清洗、数据转换等操作，对数据进行初步处理，使之能够被集合枚举树算法处理。
2.集合枚举树
采用基于Apriori算法的集合枚举树方法，进行频繁项集挖掘和关联规则挖掘。同时，对算法的效率进行优化，选择数据结构和算法参数等实现对于算法的优化，并保证算法的正确性和鲁棒性。
3.关联规则挖掘算法
基于集合枚举树算法，对频繁项集进行挖掘，得到所有的频繁项集。然后，根据频繁项集，进行关联规则挖掘，并计算置信度。进行关联规则排序，排序方法选用常见的置信度排序和加权排序。
4.应用实例
给定具体应用场景和数据集，使用基于集合枚举树算法实现关联规则挖掘的任务。本次任务将挑选在大型数据集下的购物篮数据集和网络用户行为数据集进行测试。
四、任务时间表
1.数据预处理：3天
2.集合枚举树：5天
3.关联规则挖掘算法：7天
4.应用实例：5天
5.编写综合性报告：2天
总计22天。