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基于高对比性子空间的离群点挖掘算法研究的任务书
任务书
一、研究背景
随着数据采集和存储技术的快速发展，数据的规模和复杂程度在不断增加，离群点是数据挖掘领域的一个重要研究问题，离群点探测可以在数据挖掘、异常检测、信号处理、金融风险管理、网络安全等领域发挥作用。目前，主流的离群点挖掘算法有基于统计学的方法、基于聚类的方法、基于孪生神经网络的方法等。然而，这些方法往往在处理高维数据和大数据集时效率低下，因此需要新的算法来提高离群点挖掘的效率和精度。
二、研究目的与意义
本研究旨在设计并实现一种基于高对比性子空间的离群点挖掘算法，通过构建高对比性子空间，从而有效地降低维度和噪声，并对比已有方法的效果，探索适合大规模数据处理的离群点挖掘算法。
三、研究内容与方案
1.基于高对比性子空间的离群点挖掘算法的理论研究
本研究将对高对比性子空间的构建和离群点的特征分布进行理论分析，探究在不同的子空间中离群点的特征分布，进而构建具有高对比性的子空间，以提高离群点的识别精度。
2.算法设计
在理论分析的基础上，本研究将设计一种基于高对比性子空间的离群点挖掘算法，采用最小生成树算法或者核密度估计算法，结合子空间的构建和特征的权重计算，进一步提高离群点的发现准确率。
3.算法实现
本研究将对设计的算法进行代码实现，并使用实验数据集进行验证和测试，包括生成性数据集和真实数据集，对比已有的离群点挖掘算法，进一步评估本算法的性能和优劣。
四、研究进度安排
1.后台调研和文献查阅（1月）
对已有的离群点挖掘算法进行梳理，并查阅相关文献，了解高对比性子空间的基本原理和应用情况。
2.理论分析和算法设计（2-4月）
对高对比性子空间的构建和离群点特征分布等进行理论分析、算法设计和验证，并与已有方法进行对比和评估。
3.算法实现与测试（5-7月）
对算法进行代码实现和性能测试，使用生成性数据集和真实数据集进行验证和评估。
4.论文写作和发表（8-9月）
根据研究成果撰写学术论文，并寻求相关期刊发布。
五、研究成果及预期效益
1.生成可复现的代码和数据集，供学术领域参考使用。
2.提出一种新的离群点挖掘算法，具有更高的发现准确率和更快的运行速度。
3.对离群点挖掘算法的研究具有重要的理论和应用价值，可以应用于金融风险管理、网络安全等领域。
六、研究团队
1.团队负责人：XXX，副教授，主要研究方向为数据挖掘和机器学习。
2.研究人员：2人，硕士研究生或本科研究生，主要负责算法实现和测试。
七、研究经费与资源
1.经费：5万元，用于学生奖学金、实验设备购置和实验数据收集。
2.资源：实验室设备和计算资源。
八、研究过程中需要解决的问题
1.如何准确地构建高对比性子空间？
2.如何确定特征的权重系数？
3.如何准确地识别离群点？
九、参考文献
1.AggarwalCC,SubbianK.Graphpartitioningbasedonoutlierdetection[J].TheVLDBJournal,2013,22(5):601-621.
2.ZhangC,XieG,ZhuX.Localgraphclusteringforoutlierdetection[J].PatternRecognitionLetters,2017,97:2-8.
3.LiuF,YuL,ZhouZ,etal.Outlierdetectioninhigh-dimensionaldata[J].ACMSigmodRecord,2013,41(2):37-48.