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基于AWS云平台GPU集群加速的Apriori算法的研究和应用的任务书
任务书
任务名称：基于AWS云平台GPU集群加速的Apriori算法的研究和应用
任务背景：
Apriori算法是经典的数据挖掘算法之一，主要用于发现频繁项集和关联规则。但是随着数据量的增大和规模的扩大，Apriori算法的效率逐渐成为制约其应用的瓶颈。而采用GPU加速可以大大地提高算法的效率，从而加快对大规模数据的挖掘分析。AWS云平台则提供了便捷的GPU集群服务，可以方便地实现对Apriori算法的高效加速。
任务目的：
本次任务主要旨在研究并实现基于AWS云平台GPU集群加速的Apriori算法，并对其进行应用实践，验证其在数据挖掘分析中的实用性和优越性。
任务内容：
1.Apriori算法的研究和原理分析，重点考虑其效率低下的原因。
2.GPU加速的原理和实现方法，了解GPU硬件的结构和并行计算的基本知识。
3.AWS云平台的基本架构和GPU集群服务的使用方法，理解云计算的优势和价值。
4.基于AWS云平台GPU集群实现Apriori算法加速，包括算法实现过程、数据处理和运行结果分析等。
5.应用实践，对数据集进行分析和挖掘，验证算法的实用性和优越性，并对算法在实际应用中可能出现的问题进行分析和解决。
任务时间：
本次任务的时间为2个月，具体时间为2022年8月至2022年9月。
任务要求：
1.研究人员需了解数据挖掘算法和GPU加速技术，掌握AWS云平台和GPU集群服务的使用方法。
2.对于Apriori算法的实现和调试过程，需要具备较强的编程能力和算法思维能力。
3.在应用实践中，需要对数据进行深入分析和挖掘，并对算法的效率和可用性进行评估。
4.要求完成详尽的实验报告，包括算法的实现方法、实验分析和结果验证等方面。
5.需要在时间要求内完成任务，并能够按时提交任务相关文献和报告。
任务预算：
本次任务的预算为20000元，其中包括硬件设备、软件工具、云服务费和人员工资等方面的开销。
任务成果：
1.完成Apriori算法在AWS云平台GPU集群上的实现和调试工作，实现算法的高效加速。
2.对算法进行应用实践，验证其在数据挖掘分析中的实用性和优越性，并得到相应的结果和结论。
3.撰写详细的实验报告，包括算法实现和效果分析等方面，可作为相关领域的研究和应用参考。
4.提供相应的代码和数据集，方便其他研究人员进行参考和应用。
任务管理：
本次任务由公司数据研究中心负责管理和协调，各研究人员需严格按照任务要求和时间要求完成任务，并及时向管理人员汇报任务进展情况。
相关风险：
1.在数据挖掘和算法实现方面可能会遇到技术难点和挑战，需要研究人员具备较强的解决问题能力。
2.在AWS云平台GPU集群的使用和调试过程中，可能会遇到服务不稳定、数据丢失等问题，需要提前做好应对措施。
3.在应用实践过程中，可能会遇到数据样本不充分、算法参数难以优化等问题，需要研究人员具备较强的数据分析和算法优化能力。
任务审批：
本次任务由公司数据研究中心进行审批和授权，审批人可根据项目预算和效益情况进行决策。
任务执行者：
任务执行者共计3名，负责实现算法、应用实践和报告撰写等方面工作。
任务结束后，需要进行总结和评估，以便提高后续研究和应用的效率和质量。