毕业论文开题报告(精选15篇)
随着个人素质的提升，报告的适用范围越来越广泛，我们在写报告的时候要注意涵盖报告的基本要素。我敢肯定，大部分人都对写报告很是头疼的，下面是小编整理的毕业论文开题报告，欢迎阅读与收藏。
毕业论文开题报告1内容摘要：
随着人们物质文化生活水平的不断提高，旅游消费心态的日益成熟，我国旅游业已经出现了由较低层次的"观光旅游"向更为高级的消费模式"体验旅游"逐步过渡的趋势。本文通过对体验旅游和我国导游现状的分析，提出了适应体验旅游发展的导游发展方向。
关键词：
体验旅游 导游 新型要求
随着人们物质文化生活水平的不断提高，旅游消费心态的日益成熟，在经历了多年"黄金周"的培育之后，我国旅游业已经出现了由较低层次的"观光旅游"向更为高级的消费模式—以情景化、体验化为特征，融高品味吃、住、行、游、购、娱活动为一体的"体验旅游"逐步过渡的趋势。美国两位著名学者约瑟夫派恩和詹姆斯吉尔姆在《体验经济》中认为，当前世界经济已经步入"体验经济"时代。所谓"体验"是以服务为舞台，以商品为道具，围绕消费者创造出值得消费者回忆的活动。"体验旅游"是在体验经济规模不断膨胀的大背景下产生的一种崭新旅游产品，其最大的特征是注重旅游者的体验效能，本质是"以人为本"，终极目标是快乐感、亲切感、自我价值。因此，"体验旅游"特别强调游客自身的积 ……此处隐藏21587个字……作用，聚类技术和入侵检测技术结合得还不够完善。在这种背景下，我们认为，论文的选题是非常有意义的。
本论文研究的内容主要包括两个方面：聚类算法的研究以及聚类算法在入侵检测中的应用。下面从两个方面阐述国内外这两个方面的发展现状和趋势：
前人已经提出很多聚类算法，然而没有任何一种聚类算法可以普遍适用于揭示各种多维数据集所呈现出来的多种多样的结构，根据数据在聚类中的积聚规则以及应用这些规则的方法，可以将聚类算法分为以下几种：
1.划分聚类算法
划分聚类算法需要预先指定聚类数目或聚类中心，通过反复迭代运算，逐步降低目标函数的误差值，当目标函数收敛时，得到最终的聚类结果，划分聚类算法典型代表是k-means算法[1]和k-modoids算法。这些算法处理过程简单，运行效率好，但是存在对聚类数目的依赖性和退化性。迄今为止，许多聚类任务都选择这两个经典算法，针对k-means及k-modoids的固有弱点，也出现了的不少改进版本。
2.层次聚类算法
又称树聚类算法，它使用数据的联接规则，透过一种层次的架构方式，反复将数据进行分裂和聚合，以形成一个层次序列的聚类问题解。由于层次聚类算法的计算复杂性比较高，所以适合于小型数据集的聚类。20xx年，Gelbard等人有提出一种新的层次聚合算法，称为正二进制方法。该方法把待分类数据以正的二进制形式存储在二维矩阵中，他们认为，将原始数据转换成正二进制会改善聚类结果的正确率和聚类的鲁棒性，对于层次聚类算法尤其如此。Kumar等人[9]面向连续数据提出一种新的基于不可分辨粗聚合的层次聚类算法，既考虑了项的出现次序又考虑了集合内容，该算法能有效挖掘连续数据，并刻画类簇的主要特性。
