基于权重的一种Apriori改进算法的任务书1.背景介绍Apriori算法是一种常见的频繁项集挖掘算法，常用于数据挖掘领域。但是该算法存在一些不足，例如每个项的权重统一，无法准确反映项的贡献程度等。因此，我们需要基于权重的一种Apriori改进算法，以解决上述问题。2.任务描述本任务要求实现一种基于权重的Apriori算法改进方案，具体包括以下步骤：1）根据输入的数据集以及每个项的权重，计算每个项的贡献程度；2）对每个事务进行排序，将贡献程度大的项排在前面；3）生成所有长度为1的频繁项集，并按照贡献程度排序；4）根据Apriori算法的思想，由长度为k-1的频繁项集生成长度为k的候选项集；5）计算候选项集的贡献程度，按照贡献程度排序；6）删除低于支持度阈值的候选项集，并将剩余的项集作为频繁项集；7）重复步骤4~6，直至无法生成新的频繁项集。3.输入输出说明输入：1）数据集D：包含n个事务的数据集，每个事务T包含m个项t1,t2,...,tm。2）项权重集W：包含m个项的权重集，用于计算每个项的贡献程度。3）支持度阈值min_sup：最小支持度阈值，用于筛选频繁项集。输出：1）频繁项集L：满足支持度阈值条件的频繁项集。4.具体要求1）需要使用Java或Python语言实现所述算法。2）需要根据输入数据集和项权重集计算每个项的贡献程度，并按照贡献程度对每个事务进行排序。3）需要实现Apriori算法的基本思想，生成候选项集，并根据支持度阈值筛选频繁项集。4）需要编写测试用例，测试程序在多组数据下的正确性和稳定性。5）需要撰写实验报告，详细记录实现过程和实验结果，并分析算法的优缺点。