关于强关联规则挖掘与相关应用研究的任务书任务书一、任务背景随着大数据时代的到来，数据规模和数据类型不断增加，对数据的挖掘和分析能力提出了更高的要求。而强关联规则挖掘作为一种常用的数据挖掘技术，在电子商务、市场营销、医疗卫生、生命科学等领域中都有广泛应用。强关联规则挖掘可以帮助企业掌握市场趋势，提高业务效能；对于医疗卫生领域，则可以发掘潜在的危险因素；对于生命科学领域，则可以研究药物间的相互作用等。因此，本次研究旨在深入探究强关联规则挖掘算法，并研究其相关应用。二、研究内容（一）理论研究1.了解强关联规则挖掘的概念、框架和基本流程；2.学习Apriori算法和FP-Growth算法的基本原理，并对比两种算法的优缺点；3.探究强关联规则挖掘中的参数设置、支持度和置信度的影响；4.研究如何处理噪声数据和缺失数据等问题，并提出相应的解决方案。（二）实验研究1.选取具有代表性的数据集，如MarketBasket数据集；2.使用Apriori算法和FP-Growth算法对数据集进行强关联规则挖掘，并比较结果的准确度和效率；3.探究强关联规则挖掘中的最小支持度和最小置信度的设置，以及对结果的影响；4.研究如何将强关联规则挖掘应用于实际场景，并分析其效果。三、研究成果1.完成一篇关于强关联规则挖掘算法的理论研究论文；2.完成一篇强关联规则挖掘实验研究论文；3.完成一份强关联规则挖掘应用案例研究报告；4.完成基于Python或R语言的强关联规则挖掘程序，并提供相应的实验数据集。四、研究计划本次研究预计历时六个月，具体分工和时间安排如下：（一）第一阶段（1-2个月）1.学习和掌握强关联规则挖掘算法的基本理论和应用；2.了解常用的数据挖掘工具和编程语言；3.阅读相关文献和论文，撰写理论研究论文的绪论部分。（二）第二阶段（2-3个月）1.选取数据集，学习数据预处理的方法；2.编写基于Apriori算法和FP-Growth算法的强关联规则挖掘程序；3.进行实验研究，比较两种算法的准确度和效率；4.根据实验结果，撰写实验研究论文的方法、结果和分析部分。（三）第三阶段（2-3个月）1.研究强关联规则挖掘中参数设置、噪声数据和缺失数据的处理等问题；2.利用已有方法和技术，针对实际应用场景，进行强关联规则挖掘应用案例研究；3.根据应用案例研究结果，撰写研究报告的实验设计、实验结果和结论部分。五、团队组成1.指导教师（1名）：负责指导研究生进行理论和实验研究，提供相关技术支持和指导；2.研究生（3名）：负责完成理论研究、实验研究和应用案例研究的撰写和实施，完成强关联规则挖掘程序的编写和实验数据集的准备。六、预期效果本次研究完成后，将对强关联规则挖掘相关技术进行深入探究，并运用到实际应用场景中，具有一定的理论和实践意义。同时，本次研究成果还可以为相关领域的研究和应用提供参考和借鉴。