1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的飞速发展，各行各业积累了海量的结构复杂、规模庞大的数据，如何从这些数据中挖掘潜在的、有价值的信息已成为数据挖掘领域的重要研究课题。
离群点检测作为数据挖掘的一个重要分支，旨在识别出与数据集中其他对象显著不同的对象，这些对象通常携带着重要的异常信息，对于欺诈检测、入侵检测、医学诊断等领域具有重要意义。
传统的离群点检测方法主要针对数值型数据，然而现实世界中的数据往往是混合数据，即包含数值型、类别型等多种数据类型，这给传统的离群点检测方法带来了巨大挑战。
2. 本选题国内外研究状况综述
混合数据离群点检测作为一个新兴的研究方向，近年来受到国内外学者的广泛关注，并取得了一系列重要的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在混合数据离群点检测方面开展了一系列研究工作，并在基于距离的离群点检测、基于密度的离群点检测、基于聚类的离群点检测等方面取得了一定的进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.混合数据离群点检测的基本概念:对离群点的定义、类型、以及混合数据的特点和常见类型进行阐述，并介绍混合数据离群点检测的基本方法和流程。
2.基于距离的离群点检测方法:研究传统的距离度量方法，例如欧氏距离、曼哈顿距离等，以及针对混合数据的距离度量方法，例如值差度量、混合属性距离等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究、理论分析、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段:深入研究国内外关于混合数据离群点检测的文献资料，了解该领域的最新研究进展、主要方法和技术路线。
重点关注不同类型混合数据离群点检测方法的优缺点、适用场景以及未来的发展趋势。
2.算法分析与设计阶段:在充分理解现有混合数据离群点检测方法的基础上，对典型的基于距离、基于密度和基于聚类的算法进行深入分析，比较其性能特点、优缺点和适用范围。
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.提出一种更有效的混合数据距离度量方法，能够更准确地反映混合数据对象之间的相似性，从而提高离群点检测的准确率。
2.提出一种改进的基于密度的混合数据离群点检测算法，能够更好地处理混合数据中的噪声和异常值，提高算法的鲁棒性和稳定性。
3.将所提出的混合数据离群点检测方法应用于实际问题中，例如欺诈检测、入侵检测等，验证其在实际应用中的有效性和实用性。
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. 陈光,谢蕾,谢维信,等.混合属性数据离群点检测综述[J].计算机科学,2017,44(6):1-10.
2. 赵卫东,周丽华,郭强,等.混合属性数据离群点检测方法综述[J].计算机工程与应用,2018,54(9):1-12.
3. 王悦,周水生,焦李成.混合属性数据离群点检测研究综述[J].计算机科学,2019,46(8):1-14.
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