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基于属性权重的局部离群点挖掘算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着大数据时代的到来，数据规模不断增大，数据类型也不断丰富，数据中存在着各种异常数据，如错误数据、噪声数据、异常值等，这些异常数据对数据分析和挖掘的结果会产生很大的干扰，因此需要进行异常检测和离群点挖掘。
局部离群点是指数据集中的一些个体在某一属性上的值与周围个体差异很大，不符合集中趋势，对于分析这些不符合趋势的局部离群点，通常需要对不同属性进行加权处理，使得不同属性的重要性不同，本研究将基于属性权重来进行局部离群点的挖掘。
二、任务目标
本研究旨在提出一种基于属性权重的局部离群点挖掘算法，该算法能够针对具有不同属性权重的数据进行离群点挖掘，并且具有较好的准确性和有效性。
具体任务目标如下：
1.系统性地研究局部离群点挖掘算法及基于属性权重的离群点挖掘算法。
2.设计基于属性权重的局部离群点挖掘算法，对该算法的理论基础、关键技术和实现方法进行深入研究。
3.实现基于属性权重的局部离群点挖掘算法，并以真实数据集为例进行实验验证。
4.对算法进行性能评价，分析算法的优缺点，探究改进方向和应用场景。
三、任务内容
本研究将主要开展以下研究内容：
1.局部离群点挖掘算法的概述和分类。分析局部离群点的含义，介绍当前局部离群点挖掘算法的研究现状和发展趋势，归纳分类不同的局部离群点挖掘算法。
2.基于属性权重的局部离群点挖掘算法的设计。针对当前局部离群点挖掘算法忽略属性权重的问题，我们将提出一种基于属性权重的局部离群点挖掘算法。该算法将利用多种数据挖掘方法来进行属性权重的评估，并通过加权处理来进行局部离群点的挖掘。
3.算法的实现和实验验证。结合真实数据集，实现基于属性权重的局部离群点挖掘算法，并对算法实施真实数据实验，进行分析和讨论。
4.性能评价和实用性分析。对算法的有效性、准确性和效率等进行评价，分析算法的优点和缺点，并探究算法在实际应用中的适用范围和应用前景。
三、预期成果
本研究将设计并实现一种基于属性权重的局部离群点挖掘算法，并进行实验验证，预期获得以下成果：
1.提出一种基于属性权重的局部离群点挖掘算法，并对该算法的有效性进行评估。
2.在真实数据集上进行实验验证，分析算法的优劣和应用场景。
3.发表国内外高水平学术期刊和会议论文。
4.编写相应的学术论文，撰写国家级大创相关报告，实现获得大创相关奖励。
四、研究计划
本研究计划分为以下四个阶段：
1.阶段一（8月-9月）：调研并分析局部离群点挖掘算法。熟悉局部离群点相关概念及算法，了解局部离群点挖掘算法的现状和发展趋势，梳理局部离群点挖掘算法的分类和特点，对属性权重进行基础研究和分析。
2.阶段二（10月-12月）：设计基于属性权重的局部离群点挖掘算法。在阶段一的基础上，设计一种基于属性权重的局部离群点挖掘算法，将多个数据挖掘方法用于评估属性权重，在得出各个属性的权重后进行加权处理，实现局部离群点挖掘算法。
3.阶段三（1月-2月）：实验验证。针对阶段二中设计实现的基于属性权重的局部离群点挖掘算法，使用真实数据集进行实验验证，并进行结果分析和讨论。
4.阶段四（3月-4月）：论文撰写和总结。针对前期研究、实验和分析结果，梳理撰写大创相关论文并汇总写报告，总结研究经验和成果。