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基于随机干扰的关联规则隐私保护方法研究的任务书
一、任务背景
近年来，互联网和移动互联网的普及，使得大规模数据的收集和处理成为可能，从而进一步推动了数据挖掘和关联分析的应用和发展。然而，在这个过程中，隐私保护问题日益突显。一些敏感的个人信息（如职业、收入、健康状况等）可能被意外或故意泄漏，这对个人的隐私产生了重要影响。在这个背景下，保护个人隐私的新方法也日益被提出。
关联规则是数据挖掘和机器学习中的一种重要方法。它通过挖掘数据集中不同的数据项之间的关联关系，为预测、分类、推荐等应用提供基础。然而，关联规则挖掘往往需要访问大量的个人数据，存在隐私泄露风险。因此，关联规则隐私保护方法成为当前研究中的一个热点问题。
本次任务旨在研究基于随机干扰的关联规则隐私保护方法，为提高数据的隐私保护能力做出贡献。
二、任务内容
本次研究任务包括以下内容：
1.回顾现有关联规则隐私保护方法，分析其优缺点，为进一步研究提供基础。
2.研究基于随机干扰的关联规则隐私保护方法。主要包括以下内容：
（1）设计基于加噪技术的关联规则挖掘算法，采用随机干扰技术对算法进行修正和改进。
（2）研究随机干扰技术对隐私保护的影响，并探究随机干扰参数对隐私保护的影响。
（3）通过实验仿真，定量评估所提出的随机干扰方法的隐私保护效果和挖掘精度，并与现有的关联规则隐私保护方法进行对比分析。
3.根据实验分析结果，提出改进方法和建议，为进一步提高数据隐私保护技术水平提供参考。
三、任务要求
1.深入研究相关理论知识，对数据隐私保护技术和关联规则挖掘方法有一定的了解和掌握。
2.具有扎实的数据分析和算法设计能力。
3.独立完成设计实现，并能够对实验数据进行分析和评估。
4.细致认真，写作规范，提交实验报告。
四、任务成果
1.实验报告（不少于12000字）：包括对现有工作和方法的回顾、研究内容和方法、实验设计与结果分析等内容。
2.代码实现：对所提出的方法进行编程实现，并能够展示和演示算法设计过程和运行结果。
3.论文投稿：根据所得实验结果，将研究结果整理成论文并提交相关学术期刊进行审核。
五、任务时间
本研究任务的完成期限为三个月。任务开始后，研究者应按照任务计划和进度，如期提交相应的成果。
六、经费及人员安排
本次研究任务由学校科研基金支持，科研经费为人民币20万元。研究者由研究任务负责人招聘，招聘资格需要具备相关背景和工作能力，工资待遇根据相关规定执行。
七、任务评估
本次研究任务的评估标准是参照该领域已有研究成果，对任务完成情况进行评估。评估结果将在任务结题时进行公布。如果任务未能按时完成或结果不符合要求，则任务相关方将承担相应责任。