基于约简频繁模式树的频繁模式挖掘及查询算法研究的任务书.docx

基于约简频繁模式树的频繁模式挖掘及查询算法研究的任务书
任务名称：基于约简频繁模式树的频繁模式挖掘及查询算法研究
任务背景：
在大数据时代，数据的处理和分析成为了关键。频繁模式挖掘是数据分析中的一项重要任务，通过挖掘频繁模式，我们可以发现数据中的重要规律和关联，为业务决策提供依据。常用的频繁模式挖掘算法有Apriori、FP-growth、Eclat等。然而，随着数据的规模不断扩大，这些传统算法遇到了许多问题，如耗时、占用空间大等。因此，寻求一种高效的频繁模式挖掘算法已经成为研究领域的热点。
任务描述：
本次任务旨在研究基于约简频繁模式树的频繁模式挖掘及查询算法，主要包括以下内容：
1.了解传统的频繁模式挖掘算法及其不足之处；
2.研究约简频繁模式树的概念、构建方法、存储结构、查询方法等；
3.实现约简频繁模式树的构建和查询算法，并与传统算法进行性能比较；
4.利用数据集进行实验，评测算法的效率和准确度；
5.总结并撰写实验报告。
任务要求：
1.具备一定的数据结构、算法基础；
2.熟悉编程语言，如C++、Java、Python等；
3.精通数据挖掘领域常用的工具，如Weka、R等；
4.具备一定的数据分析和机器学习知识；
5.具备较强的团队合作能力和较好的文档编写能力。
任务成果：
1.完成约简频繁模式树的构建和查询算法实现；
2.利用数据集进行实验，测试算法的效率和准确度；
3.撰写实验报告，总结算法的优点和不足，并提出改进意见。
参考文献：
[1]DongW,LiJ,PeiJ,etal.Efficientminingofweightedfrequentpatternsfromuncertaindatastreams[C]//Proceedingsofthe2019InternationalSymposiumonPervasiveSystems,Algorithms,andNetworks.ACM,2019:196-201.
[2]LiH,LuJ,WangY,etal.Tree-basedfrequentpatternminingviapatternstructureabstraction[J].Data&KnowledgeEngineering,2020,128:101816.
[3]GuptaN,SharmaM,BhatiaMPS.EfficientTechniqueforFrequentItemsetsMiningusingReductandPositiveRegion[C]//20199thInternationalConferenceonCloudComputing,DataScience&Engineering-Confluence.IEEE,2019:282-286.