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数据挖掘中的关联规则技术研究的任务书

任务书

课题名称：数据挖掘中的关联规则技术研究

课题来源：研究生课程设计

任务背景：

关联规则技术是数据挖掘中的一种常见方法，应用广泛。它主要用于在大型数据集中识别成对出现的物品或事件之间的相关性。例如，在零售领域，关联规则可以识别在购买某个物品时经常同时购买的其他物品，从而帮助零售商制定促销策略，提高销售额。

本次课程设计的任务是研究关联规则技术在数据挖掘中的应用，探究其原理和实现方法，并通过程序编写实现一定规模数据的关联规则挖掘。

任务要求：

1.研究关联规则的原理和几种常用算法（如Apriori算法、FP-Growth算法等），分析其优缺点，以及它们在实际应用中的适用范围和限制。

2.给定一个具体的数据集（可以从网上公开数据集中选取），并实现该数据集的数据预处理和清洗。

3.设计并实现算法，对数据集进行关联规则挖掘，并输出结论报告。

4.评估算法在时间效率和空间效率上的表现，并探讨如何优化算法性能，提高数据挖掘的效率和效果。

5.撰写课程设计综合报告，包含任务背景、研究方法、实现过程、结果分析和总结等内容。

任务分工：

1.组长：负责任务的整体规划和协调，负责撰写综合报告的引言和总结部分，负责主要代码的编写和实现。

2.组员1：负责关联规则算法的研究和分析，撰写综合报告的算法部分。

3.组员2：负责数据预处理和清洗，撰写综合报告的数据预处理和清洗部分。

4.组员3：负责性能评估和优化，撰写综合报告的性能评估和优化部分。

注意事项：

1.课程设计的完成时间为两周，组长需要合理分配任务和进度，保证任务的及时完成。

2.在编写代码时需要注重程序的可维护性和扩展性，尽量考虑到算法的通用性和适用性。

3.组员之间需要密切合作，协同完成各个任务，保证项目的整体完成度。

4.组员需要按时提交自己的任务，以便组长及时跟进和指导。