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基于密度的数据流聚类挖掘算法的任务书
1.背景
在数据挖掘领域中，数据流聚类挖掘算法是一个研究热点。随着互联网、物联网、工业自动化等领域的快速发展，数据流场景越来越普遍。数据流聚类挖掘算法可以对这些数据流中的大量、高维数据进行实时、准确的聚类分析，为数据的有效利用提供了基础支持。
2.目标
本次任务的目标是基于密度的数据流聚类挖掘算法的研究与应用。具体包括以下内容：
（1）分析相关文献，理解基于密度的数据流聚类挖掘算法的基本原理和方法。
（2）根据数据流的特点，设计和实现基于密度的数据流聚类挖掘算法。
（3）使用真实数据流进行实验验证算法的有效性和性能。
（4）撰写研究报告，对算法的实现过程和实验结果进行详细描述和分析，提出后续工作的方向和建议。
3.要求
（1）熟悉数据流挖掘算法的基本原理，了解聚类分析相关的知识。
（2）具备一定的编程能力和算法设计能力。
（3）具备良好的数据分析能力和科研论文写作能力。
4.参考文献
（1）Gao,S.,Liu,H.,Preparata,F.P.,&Zhang,K.(2018,June).Density-basedclusteringofdatastreamswithpolygonalclusters.InProceedingsofthe34thInternationalConferenceonMachineLearning-Volume70(pp.1397-1406).
（2）Shi,X.,Gao,S.,&Zhang,K.(2019).ADensity-BasedMethodforStreamingAnomalyDetection.IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering.
（3）Shi,X.,Zhang,K.,&Gao,S.(2019).Density-basedStreamClusteringwithClusterFilamentDetection.ACMTransactionsonKnowledgeDiscoveryfromData(TKDD),13(4),1-28.
（4）张梦婷.基于密度的流数据聚类分析方法[D].华南理工大学,2020.
5.时间节点
任务开始时间：2022年1月1日
任务结束时间：2022年6月30日