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基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘研究的任务书
一、任务背景
数据流挖掘是指在不间断增量的数据流中挖掘出有价值的知识和模式，是当今计算机领域研究的热点和前沿。而数据流关联规则挖掘是数据流挖掘中的一种重要方法，主要研究数据流中不同数据集之间的相关性和关联规律。近年来，随着物联网、智能城市、智能家居等技术的发展，数据流的规模与速度都在呈现指数级增长，这就对数据流的挖掘技术提出了更高的要求。因此，对基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘进行深入研究，有重要的理论意义和应用前景。
二、任务目标
本课题旨在探究基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法，主要目标如下：
1.描述基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法的基本理论和方法；
2.提出基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法的优化思路，为算法的性能提升提供支撑；
3.在实际数据流中进行验证和测试，评估算法的实际效果；
4.总结算法的优劣并展望未来可能的研究方向。
三、任务内容
1.探究数据流关联规则挖掘的基本思想和方法，并分析现有算法的优缺点；
2.提出基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法的基本框架，以及代码实现；
3.针对滑动窗口的长度、滑动速度等因素，提出算法的优化思路，并进行实验比较；
4.在真实数据流环境下进行实验，评估算法的实际效果，并分析实验结果；
5.结合实验结果，总结算法的优劣并探讨未来可能的研究方向。
四、研究方法
本研究采用如下方法：
1.文献综述法：对相关的文献进行综述和分析，了解国内外研究现状；
2.理论分析法：对数据流关联规则挖掘的方法和理论进行分析，挖掘其中的规律；
3.算法设计法：根据理论分析的结果，设计并实现基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法；
4.实验对比法：针对不同数据流进行实验测试，并比较不同算法的性能；
5.结果分析法：对实验结果进行分析和总结，探讨算法的优劣，并分析未来研究方向。
五、预期成果
本研究的预期成果如下：
1.一份完整的任务书；
2.一份综合的文献综述报告；
3.一份基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法的设计报告；
4.一套开源的算法实现代码，可供研究和使用；
5.一份实验报告，详细说明实验环境、数据预处理、实验内容和结果；
6.一份结论性文章，总结研究成果，探讨未来的研究方向。
六、参考文献
1.Aggarwal,C.(2007).DataStreams:ModelsandAlgorithms.Springer.
2.Wang,H.,&Li,T.(2012).MiningFrequentItemsetsfromDataStreamswithaTime-BasedSlidingWindow.IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,24(10),1850-1865.
3.Gama,J.,&Gaber,M.(2013).LearningfromDataStreams:ProcessingTechniquesinSensorNetworks.Springer.
4.Hahsler,M.,&Chelluboina,S.(2011).MiningAssociationRuleswiththeR-AprioriAlgorithm.RJournal,3/2,14-21.
5.Chen,Y.,&Tu,L.(2015).ResearchonDataMiningAlgorithmBasedonSlidingWindow.JournalofConvergenceInformationTechnology,10(9),180-188.