1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着数据挖掘技术的快速发展，离群点检测作为数据挖掘领域的一个重要研究方向，受到了学术界和工业界的广泛关注。
离群点是指在数据集中偏离大多数数据对象，表现出显著差异性的数据点。
有效地识别和分析离群点，对于诸多应用领域都具有重要的现实意义，例如金融欺诈检测、网络入侵检测、疾病诊断等。
2. 本选题国内外研究状况综述
离群点检测作为数据挖掘领域的一个重要研究方向，长期以来受到国内外学者的广泛关注。
近年来，随着大数据时代的到来，离群点检测技术在各个领域的应用越来越广泛，相关的研究也取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容如下：
1.深入研究频繁模式挖掘和离群点检测的相关理论和方法，分析现有方法的优缺点，为本研究奠定理论基础。
2.提出一种基于频繁模式挖掘的离群点检测方法，设计相应的算法，并进行实验验证。
3.分析实验结果，评估所提方法的性能，并与其他离群点检测方法进行比较。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量研究与定性分析相结合的方法，以实现研究目标。
首先，将进行文献综述，深入研究频繁模式挖掘和离群点检测的相关理论和方法，了解该领域的最新研究进展，分析现有方法的优缺点，为本研究奠定理论基础。
其次，基于所选定的频繁模式挖掘算法，设计一种新的基于频繁模式挖掘的离群点检测方法，并详细描述算法的实现步骤。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种新的基于频繁模式挖掘的离群点检测方法，该方法能够更有效地利用数据中的频繁模式信息来识别离群点。
2.设计一种高效的算法来实现所提出的方法，该算法具有较低的计算复杂度，能够处理大规模数据集。
3.在多个公开数据集上进行实验验证，并与其他现有的离群点检测方法进行比较，实验结果表明所提方法具有更高的检测精度和效率。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘华,罗雄麟,胡静. 面向不平衡数据集的集成离群点检测方法[J]. 计算机应用,2023,43(01):186-192.
2. 赵朋朋,王乐,张涛,张志勇. 基于信息熵和相对密度的离群点检测算法[J]. 计算机工程与应用,2022,58(21):117-124.
3. 冯少佳,王晓峰. 一种面向轨迹数据流的频繁模式在线挖掘算法[J]. 计算机科学,2022,49(04):183-189.
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