智能算法在关联规则挖掘上的应用研究的任务书.docx

智能算法在关联规则挖掘上的应用研究的任务书
一、研究背景及意义
随着互联网技术的不断发展，人们在日常生活中产生的数据量也越来越大。这些数据中包含了人们的购买、浏览等行为，这些数据相互关联，对于企业而言，如果能把这些数据挖掘出来，就能够提高企业的竞争力和效益。而关联规则挖掘就是是一项有效的方法。
关联规则指的是在一组数据中，两项物品或事件之间的关系，例如购买了A商品的人更有可能购买B商品。关联规则挖掘就是通过对这一组数据进行分析，找出其中的关联规则，这些规则可以应用于个性化推荐、广告投放、市场营销等方面。
传统的关联规则挖掘方法，如Apriori、FP-growth等，只能处理小规模的数据集，而智能算法可以处理更大规模的数据集，并且往往具有更好的效率和精度。因此，将智能算法应用于关联规则挖掘，可以提高数据处理的效率和准确性。
二、研究内容和方法
1.研究内容
（1）智能算法的基本原理和关联规则挖掘的方法原理。
（2）对比分析智能算法在关联规则挖掘中的应用效果。
（3）改进现有的智能算法，在关联规则挖掘中实现更好的效果。
2.研究方法
（1）资料调研，了解智能算法的基本原理和相关研究成果。
（2）设计算法实现过程，包括数据处理、关联规则发现等。
（3）实验比较分析，通过实验验证应用智能算法在关联规则挖掘中的效果。
（4）改进算法，根据分析得出的问题和不足之处对算法进行改进。
（5）对比分析，通过与传统方法和改进后的方法进行对比分析，验证算法的改进效果。
三、研究计划和进度
1.研究任务
（1）阶段一：调研阶段，收集相关资料和研究成果。时间：1周。
（2）阶段二：算法设计阶段，确定算法实现过程。时间：2周。
（3）阶段三：实验比较分析阶段，通过实验验证智能算法在关联规则挖掘中的效果。时间：4周。
（4）阶段四：改进算法阶段，根据实验结果对算法进行改进。时间：2周。
（5）阶段五：对比分析阶段，通过与传统方法和改进后的方法进行对比分析，验证改进效果。时间：2周。
2.研究进度
第1-2周：资料调研
第3-4周：算法设计
第5-8周：实验比较分析
第9-10周：改进算法
第11-12周：对比分析
四、预期成果
（1）完成智能算法在关联规则挖掘上的应用研究论文。
（2）对比分析不同算法在关联规则挖掘中的效果。
（3）实现改进后的算法，提供更好的关联规则挖掘效果。
（4）打开智能算法在关联规则挖掘领域的研究方向。