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数据挖掘分类预测技术在网络管理中的应用研究的任务书

任务书

题目：数据挖掘分类预测技术在网络管理中的应用研究

任务背景：

随着互联网技术的快速发展，网络应用越来越广泛，网络攻击和安全问题也越来越严重。网络管理人员需要对网络进行实时监控和预测，以保证网络的稳定和安全。而传统的手动管理方式无法满足现代网络的需要，因此需要采用计算机技术进行网络管理。

数据挖掘作为计算机技术中的重要分支之一，在数据分析和知识获取方面具有独特的优势。通过对历史数据的挖掘，可以预测未来的趋势和规律，从而实现对网络的自动化管理。因此，研究数据挖掘分类预测技术在网络管理中的应用，对提高网络管理的效率和可靠性具有重要意义。

任务目标：

本课题旨在研究数据挖掘分类预测技术在网络管理中的应用，具体包括以下目标：

1.分析现有的数据挖掘分类预测技术，并评估其在网络管理中的适用性。

2.构建网络管理数据集，包括基础数据、攻击数据和异常数据等，并进行数据预处理。

3.采用不同的数据挖掘分类预测技术，如决策树、支持向量机、神经网络等，进行网络管理数据的分类预测。

4.比较不同算法的分类预测效果，评估其在网络管理中的可靠性和性能。

5.分析分类预测结果，发现网络中存在的问题，并提出有效的解决方案，提高网络管理的效率和可靠性。

任务步骤：

1.研究网络管理的相关技术和数据挖掘的基础知识，了解数据挖掘分类预测的基本流程和常用算法。

2.收集网络管理方面的数据集，包括基础数据、攻击数据和异常数据等，并进行数据预处理，包括数据清洗、特征选择、数据变换等。

3.设计实验方案，选择不同的数据挖掘分类预测算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，进行分类预测实验。

4.实施实验方案，对网络管理数据进行分类预测，得到分类预测效果。

5.分析分类预测结果，比较不同算法的分类预测效果，评估其在网络管理中的可靠性和性能。

6.发现网络中存在的问题，并提出有效的解决方案，提高网络管理的效率和可靠性。

7.总结本次研究工作，撰写完整的论文，包括研究背景、目标、方法、结果和结论等。

任务要求：

1.能够熟练掌握数据挖掘分类预测的基础知识和算法。

2.能够设计和实施网络管理的数据挖掘分类预测实验，得到实际效果。

3.具有较强的分析和解决问题的能力，能够发现网络中存在的问题，并提出有效的解决方案。

4.具有良好的论文撰写能力，能够写出清晰、准确、完整的论文。

5.能够按时完成任务，并按要求提交相关的报告和文献资料。