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结合关联规则的直推式排序算法研究的任务书
任务书：结合关联规则的直推式排序算法研究
一、研究背景
随着互联网的发展，用户产生的数据量大幅增加，如何高效地处理这些数据成为了数据挖掘研究的重要内容之一。数据挖掘的目标是在数据集中发现有意义的模式和知识。在大数据环境下，挖掘数据中隐含的关系和规律是非常有意义的。
交易数据是挖掘关联规则的重要数据类型之一。针对交易数据，关联规则的挖掘可以用于推荐系统、销售策略等方面。然而，当交易数据非常大时，快速挖掘出其中的关联规则就变得非常困难。直推式排序算法就是一种处理海量数据的挖掘算法之一。
二、研究内容
本次研究的主要内容是探索直推式排序算法在挖掘交易数据中的应用，结合关联规则的挖掘算法，实现高效的交易数据挖掘。
具体研究步骤如下：
1.学习关联规则的挖掘算法和直推式排序算法的基本原理和相关算法。
2.分析交易数据的特点，确定适合直推式排序算法的交易数据集。
3.按照样本数据集，实现直推式排序算法和关联规则的挖掘算法，比较两种算法的效果并考虑优化。
4.基于已有的实验结果，探索如何结合其他算法实现更加高效和准确的交易数据挖掘。
三、研究意义
本次研究将从实践的角度探索直推式排序算法在交易数据挖掘中的应用。该研究能够帮助企业了解更多的交易数据信息，为他们的销售策略提供更加可靠的依据。
同时，研究过程中也需要考虑算法的效率问题，因此能够推进直推式排序算法的发展，并探索与其他数据挖掘算法结合的可能性。
四、研究方法
本研究采用文献研究和实验研究相结合的方法。首先，通过查阅相关文献和资料，理解直推式排序算法和关联规则挖掘算法的基本原理。然后，选择适合的交易数据集进行实验，评估算法的效果和实现方法的准确性。
五、参考文献
1.MahoutinAction,ApacheMahout项目组
2.刘云华.数据挖掘与机器学习[M].清华大学出版社,2012.
3.网站推荐算法技术发展与应用,焦铸宏等
4.周志华.机器学习[M].清华大学出版社,2016.
5.高比.基于关联规则的交易数据分析与应用[J].物流科技,2017(13):121-122。