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基于概念格的分类规则提取算法研究的任务书
任务书：
题目：基于概念格的分类规则提取算法研究
背景：
随着数据规模的膨胀和数据存储的普及，数据挖掘已成为工业界和学术界的热门话题之一。随着数据挖掘的发展，一种广泛应用于分类问题的算法成为了人们关注的热点，那就是分类规则提取算法。其中一种基于概念格的分类规则提取算法极其有效，但是其实现复杂度以及效率指标的提升还有待探究和优化。
任务描述：
本次研究主要任务是基于概念格的分类规则提取算法研究。首先需要深入了解概念格、分类规则提取相关算法的基本概念和原理，掌握相关算法的设计思路以及优缺点。其次需要主要研究按照不同规则提取策略下，算法的效率和性能，并提出相应的优化策略。最后需要进行算法实现，并在实际数据集上进行测试验证，评估算法的优化效果。
具体任务如下：
1.研究概念格、分类规则提取和相关算法的基本概念和原理。
2.对基于概念格的分类规则提取算法的设计思路和流程进行深入理解。
3.提出合理的分类规则提取策略，探究算法的效率和性能。
4.提出相应的优化策略，针对算法实现中的瓶颈进行分析和优化。
5.实现算法，并在公开数据集或自行采集的数据集上进行测试验证。
6.从实验结果中分析算法的性能和优化效果，并提出改进方案。
任务要求：
1.文献综述方面：针对概念格、分类规则提取算法、相关研究成果展开综述分析；
2.创新性方面：提出新的分类规则提取策略，并设计优化方案；
3.实际操作方面：使用合理和标准的数据集进行算法实现和实验验证；
4.论文撰写方面：撰写符合一定标准的论文，包括题目、摘要、引言、研究背景、研究方法、实验结果分析等内容。
评估标准：
本次研究的评估依据如下：
1.文献综述细致程度及创新性评价；
2.算法设计思路和优化策略的合理度；
3.算法实现的正确率和效率评价；
4.论文的书写规范、论据严密、逻辑严谨、表述清晰。
参考文献：
1.GanterB,WilleR.Formalconceptanalysis:Mathematicalfoundations[J].SpringerScience&BusinessMedia,2012.
2.鄢汉生,鲁宏,孟德威.基于概念格的分类规则挖掘方法综述[J].郑州大学学报(工学版),2010,31(4):129-134.
3.赵阳,刘建宇,陈楠等.基于概念格的分类规则挖掘方法研究[J].计算机应用,2008,28(2):597-600.