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基于粗糙集理论的关联规则挖掘研究的任务书

任务书

一、背景

随着数据挖掘技术的不断发展，关联规则挖掘作为数据挖掘中的重要任

务之一，已经引起了广泛的研究和应用。在实际应用中，关联规则挖掘

可以用于市场分析、商品推荐、网络安全等领域，具有很高的商业价值

和社会意义。粗糙集理论作为一种有效的数据分析方法，可以帮助我们

处理数据中的不确定性和不完整性，提高关联规则挖掘的效果和可靠性。

二、研究目标

本研究旨在基于粗糙集理论，探索关联规则挖掘的方法和应用，具体研

究目标如下：

1.了解关联规则挖掘的基本概念、方法和技术，深入理解其原理和应用场

景；

2.研究粗糙集理论在关联规则挖掘中的应用，探索其优势和不足之处；

3.设计并实现一个基于粗糙集理论的关联规则挖掘算法，提高关联规则的

质量和可信度；

4.在现实应用场景下，测试和验证所设计的算法的有效性和实用性。

三、研究内容和方法

1.研究关联规则挖掘的基本概念、方法和技术，深入理解其原理和应用场

景；

2.研究粗糙集理论在关联规则挖掘中的应用，探索其优势和不足之处，分

析其适用范围和局限性；

3.设计并实现一个基于粗糙集理论的关联规则挖掘算法，包括数据预处理、

属性约简、关联规则挖掘等关键步骤；

4.在现实应用场景下，选择相应的数据集，测试和验证所设计的算法的有

效性和实用性，评价算法质量和性能。

本研究将采用文献研究、理论分析、算法设计、实验仿真等多种方法和

手段，全面探讨基于粗糙集理论的关联规则挖掘研究问题，力求得出准

确、实用和可靠的结论。

四、研究计划和进度安排

1.前期准备：2021年6月-2021年7月

（1）开展文献调查和理论学习，熟悉关联规则挖掘的基本概念和方法，

了解粗糙集理论的基本原理和应用；

（2）收集和整理相关数据集和算法，并对其进行初步的评估和分析，为

后续的实验提供基础。

2.算法设计与实现：2021年8月-2021年11月

（1）设计并实现一个基于粗糙集理论的关联规则挖掘算法，具体包括数

据预处理、属性约简、关联规则挖掘等关键步骤；

（2）使用所选数据集测试和验证算法的有效性和实用性，同时评价算法

的质量和性能。

3.论文撰写与提交：2021年12月-2022年2月

（1）撰写论文，并对其进行修订和完善；

（2）提交论文，并做好答辩和评审准备。

五、预期成果

1.设计并实现一个基于粗糙集理论的关联规则挖掘算法，提高关联规则挖

掘的质量和可信度；

2.对粗糙集理论在关联规则挖掘中的应用进行了深入的研究和探索，并分

析了其优缺点及适用范围；

3.在现实应用场景下，测试和验证所设计的算法的有效性和实用性，并评

估算法质量和性能；

4.发表相关学术论文，并取得一定的研究和应用成果。