数据挖掘课程设计题目精选，从基础到前沿的实践指南，数据挖掘课程设计题目有哪些类型

欧气 2025年04月19日 03:46 1 0

数据挖掘课程设计的核心价值数据挖掘作为人工智能领域的核心分支，其课程设计旨在通过实践项目培养学生在数据清洗、特征工程、模型构建及业务场景融合等环节的综合能力，根据ACM SIGKDD对全球高校课程调研显示，具备完整项目经验的学生在算法调优、可解释性分析等关键技能上比理论学习者高出37%，本文将系统梳理涵盖基础建模、行业应用、前沿探索三类维度的20个创新题目,并配套设计方法论与实施路径。

基础建模类题目精选（10个）

客户分群与价值预测（K-means到深度聚类）基于某电商平台10万用户交易数据，构建动态客户价值分层模型，要求实现：①多维度特征降维（PCA+t-SNE可视化）②改进型聚类算法（如GMM、DBSCAN）③价值预测模型（XGBoost回归）④客户流失预警（生存分析），创新点在于引入时间衰减因子,解决传统聚类忽略用户生命周期的问题。
供应链需求预测（ARIMA到LSTM）以某快消品企业3年销售数据为对象，需完成：①节假日效应分解（STL分解）②多因素融合预测（天气、促销活动）③异常值检测（孤立森林算法）④可视化预警系统，对比实验需包含Prophet、LightGBM、LSTM三种模型,重点分析时序特征工程对精度的影响。
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用户画像与推荐系统（协同过滤到知识图谱）整合社交平台500万用户数据，构建三层推荐体系：①基础画像（人口统计学特征）②行为画像（点击流分析）③社交画像（图嵌入技术），需实现冷启动解决方案（矩阵分解+内容推荐）和可解释性模块（SHAP值分析），最终输出A/B测试报告。
医疗诊断辅助系统（逻辑回归到Transformer）基于某三甲医院10万份电子病历，开发传染病预测模型：①数据脱敏与隐私保护（差分隐私技术）②症状编码标准化（SNOMED CT映射）③多模态融合（文本+影像特征）④结果可视化（热力图+时间轴），需通过F1-score和临床专家评审双重验证。
交通流量预测（随机森林到图神经网络）处理城市交通监控数据（10万摄像头×5年），构建时空预测模型：①时空特征提取（STGCN架构）②路网拓扑建模（GNN+注意力机制）③实时异常检测（LSTM+CE loss）④交互式驾驶导航系统，需在高峰时段（17:00-19:00）达到92%预测准确率。
金融风控模型优化（随机森林到联邦学习）针对银行200万客户数据，设计分布式风控系统：①特征重要性分析（SHAP+Permutation）②对抗样本检测（GAN生成对抗）③联邦学习框架（PySyft实现）④监管报告自动化（JSON-LD标准）,需通过GDPR合规性测试。
环境监测预警（SVM到YOLOv8）处理气象卫星数据（10GB/日），构建污染源识别系统：①多光谱图像预处理（波段组合优化）②深度学习模型（ResNet-50+U-Net）③移动端实时推送（TensorRT加速）④误报过滤机制（知识图谱规则引擎），需在PM2.5浓度>150μg/m³时触发预警。
电力负荷预测（Prophet到Transformer）分析某省级电网5年运行数据，开发多时间尺度预测模型：①节假日模式识别（LSTM+Attention）②设备状态特征（振动传感器数据）③异常负载检测（Isolation Forest）④虚拟电厂调度算法,需平衡预测精度与计算资源消耗。
农业产量预测（随机森林到CNN）处理卫星遥感数据（20年×1000km²），构建产量预测模型：①图像分割（U-Net++）②多源数据融合（MODIS+气象站）③病虫害预警（YOLOv7）④精准灌溉建议（强化学习）,需通过省级农业部门验收。
网络入侵检测（随机森林到Autoencoder）分析某运营商1TB网络日志，设计实时检测系统：①特征工程（WIFER+LENA）②异常检测（ADAE算法）③攻击分类（BERT文本分析）④误报抑制（因果推理模型），需达到99.7%检测率，误报率<0.3%。

行业应用类题目（8个） 11. 医药研发化合物筛选（GraphSAGE到GNN）基于ChEMBL数据库，构建化合物-靶点预测模型：①分子图表示（MPNN）②虚拟筛选（TopK采样）③ADMET预测（多任务学习）④实验验证设计（高-throughput实验）,需输出前50候选化合物列表及实验方案。

供应链金融风险评估（XGBoost到ST-GCN）处理中小微企业5000份供应链数据，开发风险评估模型：①多主体关系建模（动态图网络）②流动性压力测试（蒙特卡洛模拟）③融资方案推荐（决策树+规则引擎）④区块链存证（Hyperledger Fabric）,需通过银保监会沙盒监管测试。
新能源电池寿命预测（LSTM到Diffusion Model）分析宁德时代电池测试数据（10万组），构建寿命预测系统：①健康状态评估（HSI指标）②退化过程建模（物理信息神经网络）③故障预测（Prophet+ARIMA）④梯次利用评估（成本-收益分析），需预测误差<15%。
智慧城市应急管理（时空图卷积到Transformer）整合城市传感器数据（2000+节点），开发应急响应系统：①灾害演化模拟（AnyLogic建模）②资源调度优化（组合优化算法）③人员疏散路径（A*改进算法）④多部门协同平台（微服务架构）,需在30分钟内完成应急方案生成。
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数字孪生工厂优化（GAN到物理仿真）构建某汽车零部件工厂数字孪生体：①设备状态监测（振动信号分析）②工艺参数优化（贝叶斯优化）③故障预测（LSTM+Attention）④数字员工培训（VR仿真），需实现产线效率提升15%。
金融反洗钱监测（图神经网络到联邦学习）设计分布式反洗钱系统：①资金流向图建模（GNN+社区发现）②可疑交易识别（F1-score>0.95）③隐私保护（联邦学习+差分隐私）④可疑报告生成（自然语言生成）,需通过人民银行系统对接测试。
智慧农业精准施肥（CNN到强化学习）开发施肥决策系统：①土壤养分检测（多光谱图像分析）②作物需求预测（生长模型+气象数据）③施肥方案生成（Q-learning）④无人机施药路径规划（A*算法），需控制肥料用量减少20%。
智慧医疗影像辅助诊断（Transformer到3D Slicer）构建多模态影像分析平台：①CT/MRI特征提取（3D ResNet）②病灶定位（U-Net++）③疾病分类（CLIP模型迁移）④交互式报告生成（Sphinx自然语言处理）,需达到三甲医院放射科医生水平。