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关联规则增量挖掘算法研究及应用的任务书
任务书
一、任务背景
随着互联网和社交媒体的发展，海量数据已成为当今时代的新常态。在这些数据中，存在着许多隐藏的关联关系，关联规则挖掘成为了数据挖掘和机器学习领域的一个重要课题。然而，传统的关联规则挖掘算法在处理大规模数据时存在着一些问题，如计算复杂度高、内存占用大等。因此，与传统关联规则挖掘算法相比，增量关联规则挖掘算法具有更高的效率和可扩展性，能更好地处理大规模数据挖掘问题。
二、任务目的
本研究旨在研究增量关联规则挖掘算法在大规模数据处理中的应用。具体任务如下：
1.分析目前增量关联规则挖掘算法的研究现状，并总结各算法的优缺点。
2.研究关联规则增量挖掘算法的原理、流程和实现方法，并设计一个优化算法。
3.实现所设计的增量关联规则挖掘算法，并进行测试和优化。
4.基于所设计的增量关联规则挖掘算法，开发一个能够处理大规模数据的应用程序。
5.对所开发的应用程序进行评估和测试，验证其效率和可扩展性。
三、任务内容
1.文献调研
通过对相关文献的查阅和研究，了解增量关联规则挖掘算法的研究现状、发展历程和应用情况，并总结现有算法的优缺点。
2.算法设计
基于文献调研的结果，研究关联规则增量挖掘算法的原理、流程和实现方法，并设计一种优化算法。
3.算法实现
根据算法设计的结果，实现所设计的增量关联规则挖掘算法，并进行测试和优化。
4.应用程序开发
基于已实现的增量关联规则挖掘算法，开发一个能够处理大规模数据的应用程序。
5.评估和测试
对所开发的应用程序进行评估和测试，验证其效率和可扩展性。
四、任务计划
本研究的任务计划如下：
时间节点|任务内容|完成情况
第1-2周|文献调研|已完成
第3-4周|算法设计|已完成
第5-6周|算法实现|进行中
第7-8周|应用程序开发|未开始
第9-10周|评估和测试|未开始
第11-12周|撰写论文|未开始
五、参考文献
1.Han,J.,&Kamber,M.(2001).Datamining:conceptsandtechniques(Vol.1).MorganKaufmann.
2.Agrawal,R.,&Srikant,R.(1994).Fastalgorithmsforminingassociationrules.Proc.20thint.conf.verylargedatabases,487-499.
3.Li,J.,Zhang,Y.,&Zhang,J.(2010).Atwo-phaseapproachforincrementalminingofassociationrules.ExpertSystemswithApplications,37(1),736-744.
4.Yin,X.,Yan,J.,Chen,G.,&Yang,Q.(2016).Incrementalassociationruleminingusingfrequentcloseditemsetandtransactiondeletion.Knowledge-BasedSystems,99,160-171.