关联规则挖掘算法研究与应用的任务书任务名称：关联规则挖掘算法研究与应用任务目的：本任务的目的是了解关联规则挖掘算法的原理、实现方法及其在实际问题中的应用，实现关联规则挖掘算法，并基于相关数据集进行实验分析，并掌握数据挖掘技术的实际应用。任务重点：1.了解关联规则挖掘算法的原理、实现方法及其在实际问题中的应用。2.研究常用的关联规则挖掘算法，包括Apriori算法、FP-growth算法等。3.掌握数据集的处理、数据清洗等前期工作技能。4.实现关联规则挖掘算法，并基于相关数据集进行实验分析。5.探究关联规则挖掘算法在不同应用领域中的实际应用，如市场营销、推荐系统、医学等。任务描述：1.搜集相关文献，了解关联规则挖掘算法的基本原理和具体实现方法。2.熟悉Apriori算法、FP-growth算法等经典关联规则挖掘算法，比较它们之间的优缺点。3.使用Python或者R语言等编程工具实现关联规则挖掘算法，对不同的数据集进行实验，并对实验结果进行分析和总结。4.选择一个具体的应用场景，如超市购物、医院就诊等，应用关联规则挖掘算法，探讨其在该领域中的实际应用价值。5.撰写关于关联规则挖掘算法研究与应用的报告，包括算法原理、实现方法、实验结果及应用价值等。6.在报告中，对实验结果进行分析，总结关联规则挖掘算法的局限性，并提出对该算法的改进思路和方法。预期成果：报告一份，代码实现及数据集处理过程。（注：报告应具有学术研究规范，不少于5000字，包括封面、目录、正文、参考文献等部分；代码应注重可读性和易用性，需要附带详细的注释和说明文档，数据集需要通过可复现性验证，并在报告中给出详细说明。）