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满足差分隐私的关联规则挖掘算法研究的任务书
任务书
任务名称：满足差分隐私的关联规则挖掘算法研究
任务概述：
在现实应用场景中，数据挖掘技术已成为一项核心技术，其中关联规则挖掘是数据挖掘领域中最基础和实用的技术之一，广泛应用于市场营销、商品推荐、生物信息学等领域。而随着数据的爆炸式增长，个人隐私保护问题已成为一个重要的社会问题。在数据挖掘过程中，由于个人敏感信息的泄露，很容易导致信息泄露的问题。为了解决这个问题，差分隐私应运而生。差分隐私是通过添加噪声的方式，保证个人隐私在不影响数据挖掘结果的前提下得以保护。
本项目的研究目标是，针对现有关联规则挖掘算法的不足，设计并实现一种能够满足差分隐私的关联规则挖掘算法。具体实现方法为，在保护隐私的前提下，维持关联规则的有效性和高度的置信度。
任务内容：
1.研究差分隐私理论和方法，掌握差分隐私的基本概念和实现方式。
2.对现有关联规则挖掘算法进行分析和总结，确定差分隐私关联规则挖掘算法的研究方向。
3.设计满足差分隐私的关联规则挖掘算法，并对算法进行实现和优化。
4.在开放数据集上，验证和评估所设计的算法的性能和效果，并进行实验结果分析和总结。
5.撰写本项目研究报告，并按照学院规定提交项目验收材料。
任务成果：
1.设计并实现一种满足差分隐私的关联规则挖掘算法。
2.在多个数据集上进行实验验证，评估所设计算法的性能和效果。
3.分析和总结所设计算法的优缺点，并提出优化方案。
4.撰写本项目研究报告。
任务要求：
1.具有良好的算法设计和实现能力。
2.具有扎实的数学功底和计算机科学基础。
3.具备一定的数据挖掘经验和研究思路。
4.具有良好的协作和沟通能力。
5.参与学术交流和发表学术论文的能力。
6.具备一定的英语阅读和写作能力。
任务周期：
该项目的研究周期为6个月，具体工作进度和时间节点如下：
第1-2个月：研究差分隐私理论和方法，对现有关联规则挖掘算法进行分析和总结。
第3-4个月：设计满足差分隐私的关联规则挖掘算法，并进行算法实现和优化。
第5-6个月：在开放数据集上，验证和评估所设计的算法的性能和效果，并进行实验结果分析和总结。
任务经费：
该项目的总经费为10万元，其中包括工作人员工资、设备和软件采购、差旅和会议经费等。经费来源为国家自然科学基金。
任务组织和管理：
该项目的组织单位为某大学计算机学院，项目组人员包括教授、副教授和博士研究生等。项目经理为教授，负责整个项目的组织和管理工作。项目组的成员应按时完成各项任务，并及时向项目经理报告工作进展和问题。项目经理应根据项目进展情况，适时调整任务安排和进度，确保项目按期完成并达到预期目标。
任务验收：
项目完成后，应提交完整的研究报告和实验数据，以及其他相关材料。验收委员会将审核项目成果，评估研究质量和水平，并根据实际情况作出验收结论。全部验收通过后，项目组可按照规定获得相应的研究经费。若项目不能按时完成，将责令整改或取消研究资助。