基于信息理论的空间离群点挖掘技术研究的开题报告.docx

基于信息理论的空间离群点挖掘技术研究的开题报告
一、研究背景
随着大数据时代的到来，海量的空间数据日益涌现，空间数据挖掘成为了研究热点。在不同的应用场景中，有一些数据点往往与其他点具有明显的差异，这些点被称作空间离群点。空间离群点挖掘可以帮助人们更好地理解空间数据的分布规律，识别出异常点，进而支持各种应用任务，如异常检测、地质矿产勘探、城市规划等。
信息理论作为数据处理和传输领域的基础理论之一，可以应用于空间数据的离群点挖掘中来，它可以提供一种全新的视角，使得我们能够从熵、互信息、概率等角度来度量空间数据的离群性。因此，基于信息理论的空间离群点挖掘技术受到越来越多的关注。
二、研究目的和意义
本研究旨在探索基于信息理论的空间离群点挖掘技术的新方法和新模型，以提高离群点挖掘的精度和效率。具体研究目的及意义如下：
1.提出一种基于信息理论的空间离群点挖掘算法，通过熵、互信息等信息指标量化空间数据的离群性，并结合空间邻域信息进行计算和分析。
2.针对空间离群点在大数据环境下的高效挖掘，提出基于GPU等加速器的计算方法，加速信息熵计算和分析。
3.基于大量实验数据，验证信息理论算法的有效性和可行性，并和其他经典离群点挖掘算法进行比较和分析。
三、研究内容和方案
本研究将围绕基于信息理论的空间离群点挖掘技术展开，主要研究内容包括以下方面：
1.信息理论基础知识：熵、互信息、条件熵、联合熵等基本概念和应用。
2.空间离群点挖掘算法：结合信息熵、互信息等信息指标，提出离群点挖掘算法，并进行实验验证。
3.加速离群点挖掘计算：基于GPU等加速器的计算方法，进行离群点挖掘计算的加速。
4.实验验证与性能分析：基于真实数据集，进行各种算法的实验验证，并进行性能分析，比较和评估。
四、研究预期成果
1.提出基于信息理论的空间离群点挖掘算法，能够对空间数据进行全方位、多角度的离群点挖掘分析。
2.提出基于GPU等加速器的算法优化方法，提高离群点挖掘计算效率和速度。
3.探究信息理论算法和其他经典算法的异同和联系，总结其优缺点，对现有空间离群点挖掘技术进行补充和完善。
4.验证算法的有效性和可行性，并可在实际场景中应用和推广。
五、研究计划及进度安排
1.研究基础理论：2021/09-2021/11
2.提出基于信息理论的空间离群点挖掘算法：2021/12-2022/03
3.基于GPU等加速器的计算方法优化：2022/04-2022/06
4.实验验证与性能分析：2022/07-2022/10
5.论文撰写和发布：2022/11-2023/01
六、参考文献
1.Aggarwal,C.(2013).OutlierAnalysis:Springer.
2.Breunig,M.M.,Kriegel,H.-P.,NG,R.T.,&Sander,J.(2000).LOF:IdentifyingDensity-BasedLocalOutliers.Proceedingsofthe2000ACMSIGMODInternationalConferenceonManagementofData,93-104.
3.Knorr,E.M.,&Ng,R.T.(1998).AlgorithmsforMiningDistance-BasedOutliersinLargeDatasets.Proceedingsofthe24thInternationalConferenceonVeryLargeDataBases,392-403.
4.Ramaswamy,S.,Rastogi,R.,&Shim,K.(2000).EfficientAlgorithmforMiningOutliersfromLargeDataSets.Proceedingsofthe2000ACMSIGMODInternationalConferenceonManagementofData,427-438.
5.Zhu,J.,&Wang,K.(2014).ASurveyofOutlierDetectionAlgorithmsinNetworkAnomalyIdentification.SecurityandCommunicationNetworks,7(10),1570-1582.