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基于邻居关系的数据库异常点挖掘方法研究与实现的开题报告
一、研究背景及意义
随着数据不断增长，异常点检测问题已成为数据挖掘领域的重要研究方向之一。异常点挖掘技术广泛应用于金融交易、网络安全、医学诊断等领域，能够帮助实现预测及故障检测等任务。对于数据库应用而言，异常点检测是数据库分析技术的关键部分，其精度通常与数据采集方法和分析方法相关。因此，如何较精确地检测到数据库中的异常点，成为关键问题之一。
常见的异常点检测方法包括基于统计学的方法、基于聚类的方法、基于分类的方法等。这些方法在特定的应用场景下，能够提供有效的解决方案。但是，由于数据的复杂性和异质性，单一的异常点检测方法往往难以提供满意的结果。为此，研究基于邻居关系的数据库异常点挖掘方法，应运而生。
基于邻居关系的数据库异常点挖掘方法，是指利用数据空间结构中的邻居关系，通过与邻居的比较，检测数据中的异常情况，其本质是基于相似性点的概念，即与其他点不相似的点视作异常点。这种方法具有计算速度快、鲁棒性强等优点，并且能够在处理高维数据时展现出较为优异的性能。
因此，本论文将从基于邻居关系的异常点检测算法对数据库异常点挖掘的基本思想、应用场景以及性能优化策略等方面进行深入探讨，旨在为数据库异常点检测算法的研究提出新思路、新方法。
二、研究内容和方法
在本论文中，将从三个方面进行研究：
1.基于邻居关系的数据库异常点挖掘算法的基本思想：
介绍常见的基于邻居关系的异常点检测算法，包括LOF算法、ABOD算法等，对算法原理、计算方法、性质等进行详细分析。
2.应用场景的探讨：
分析基于邻居关系的算法在各领域中的应用情况，研究其适用范围以及存在的局限性，从而为算法的进一步优化提供基础。
3.性能优化：
通过算法改进、空间索引、数据结构等方面的优化策略，提升基于邻居关系的数据库异常点挖掘算法的运行效率和准确性。
本论文的研究方法主要包括文献调研、数据统计、实验仿真、算法实现等。在理论研究的基础上，通过实验结果来验证算法的正确性和有效性。
三、研究预期结果
本论文主要研究基于邻居关系的数据库异常点挖掘方法，预期结果如下：
1.分析比较不同的基于邻居关系的异常点检测算法的特点和适用场景，明确它们在各种情况下的优缺点。
2.应用于实际数据库中，基于邻居关系的异常点挖掘算法能够识别出数据中的异常点并进行有效的处理，实现一定的性能和精度。
3.提出一些基于邻居关系的算法优化策略，并且在实验中进行验证，以提高算法的效率和准确性。
四、论文结构安排
本论文将分为六章：
第一章为绪论，介绍了研究的背景、意义以及本论文的主要研究内容和方法。
第二章为基于邻居关系的数据库异常点检测算法的相关概念和理论知识，对所选取的算法进行详细介绍。
第三章分析基于邻居关系的数据库异常点挖掘方法的应用场景，比较各种算法的适用范围。
第四章提出一些基于邻居关系的算法优化策略，包括算法改进、空间索引、数据结构等方面。
第五章设计并实现基于邻居关系的数据库异常点挖掘算法的实验系统，并且在不同的实验数据集上进行验证和性能分析。
第六章为总结与展望，对本文所研究的基于邻居关系的数据库异常点检测算法进行总结，并提出下一步工作的展望。
五、论文进度安排
2019年5月~7月：确定论文选题与研究的意义，进一步阅读理论和方法方面的文献资料。
2019年7月~9月：深入研究各种基于邻居关系的异常点检测算法，分析它们的原理和计算方法。
2019年9月~10月：调研不同领域中基于邻居关系的数据库异常点挖掘算法的应用情况，分析其适用范围和局限性。
2019年10月~11月：设计并实现基于邻居关系的数据库异常点挖掘算法的实验系统，并在不同的实验数据集上进行测试。
2019年11月~12月：比较不同的基于邻居关系的异常点检测算法的性能和精度，分析它们的优缺点。
2020年1月~2月：提出一些基于邻居关系的算法优化策略，并且在实验中进行验证，以提高算法的效率和准确性。
2020年2月~3月：完成论文的撰写和修改，准备论文答辩需要的资料。