基于邻居关系的数据库异常点挖掘方法研究与实现的任务书.docx

基于邻居关系的数据库异常点挖掘方法研究与实现的任务书
任务书
研究背景和意义
异常点是指与其他数据显著不同的数据点，它们通常具有异常值或错误的属性值，或者不符合预期的行为模式。对于异常点的挖掘，可以帮助我们发现数据中的异常情况，及时发现数据的问题并进行修正。异常点挖掘在许多领域中都有广泛的应用，如金融领域、社交网络分析、物联网等。
目前，基于邻居关系的数据库异常点挖掘方法已经成为异常点挖掘领域中的一种重要方法。该方法通过建立每个数据点与其邻居之间的连通性关系图，然后根据数据点在连通性图上的位置来判断它是否是异常点。该方法通常具有实时性、灵敏度高等特点，被广泛应用于实时监控系统、诈骗检测系统等领域。
针对当前基于邻居关系的数据库异常点挖掘方法存在的一些问题，如泛化能力差、对高维数据的处理困难、对大规模数据的处理不佳等，本项目旨在进行深入研究，以提高其可扩展性和适用性。
研究内容
1.调研当前基于邻居关系的数据库异常点挖掘方法的研究现状和应用情况。
2.提出改进基于邻居关系的数据库异常点挖掘方法的思路和方案，重点解决该方法在处理高维数据和大规模数据时出现的问题。
3.实现改进后的异常点挖掘方法，利用标准数据集进行实验验证。
4.与其他异常点挖掘方法进行比较，并分析改进后的方法的优缺点。
任务要求
1.对异常点挖掘领域有一定的了解，了解相关的数据挖掘基础知识，了解各种异常点检测算法及其特点。
2.具备编程能力和数据分析技能，能够利用Python、Matlab等工具进行数据处理和可视化。
3.掌握相关的数据挖掘工具和技术方法，能够进行数据挖掘实验和算法开发。
4.熟悉实验设计和分析方法，能够对实验结果进行统计分析和解释。
5.认真对待研究过程，结合实验过程进行论文写作，撰写完整的论文，包括综述、方法提出、实验结果分析等内容。
预期成果
1.完成基于邻居关系的数据库异常点挖掘方法的改进，并实现改进后的算法。
2.进行实验验证和性能测试，对改进算法进行评估和比较。
3.撰写一篇学术论文，内容包括研究背景和意义、方法提出、实验结果分析等，力求在学术界有所贡献。
参考文献
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