三、 解决的主要问题：

　　通过分析对以数字化直复营为服装品牌营销策略应用程度差异对比分析，结合案例分析，归纳应用现状。提出数字化直复营销在发展过程中所存在的问题，理论与实际相结合，提出适用于中国本土服装品牌的数字化直复营销对策来推进中国本土服装品牌的国际化、品牌化、科技化的进程，让中国本土品牌更好的发展。

　　四、 总体研究思路：

　　首先，分析中国本土服装品牌的发展趋势。分析在数字化时代的进程下，中国本土服装品牌发展数字化直复营销所具备的条件。再通过分析本土服装品牌的数字化营销策略应用程度的分析，结合某主导型本土品牌的个人访谈，总结出国内服装品牌发展数字化直复营销所存在的问题，提出有效的对策来解决现实问题。

　　五、 预期成果：

　　通过市场调研分析数字化直复营销在中国本土服装中的应用程度差异，结合中国本土服装企业发展现状，归纳出适用于中国本土服装品牌的有效的数字化直复营销策略，使我国本土服装品牌能够通过这种有效的、可测量的、高回报的新营销策略来建立起良好的客户关系、提高品牌的核心竞争力、实现利润最大化，能够根据自身服装企业的实力来使营销策略更加创新、更加高效。真正地能顺应当今的新的营销趋势发展，实现个性化服务，建立起品牌价值，维护好顾客的关系。

　　六、 基本内容与纲要

　　七、 工作计划：

　　20 年12月10日 开题报告初稿

　　20 年12月24日 开题报告与任务书

　　20 年01月04日 论文初稿、外文翻译、文献综述

　　20 年03月22日 论文整理、格式修正

　　20 年04月01日 论文整理、格式修正

　　20 年05月12日 论文完成

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　　一、论文的研究内容

　　论文的研究内容包括两个方面：一是研究新的高效的聚类算法;一是把已有的聚类算法或论文提出的新算法和入侵检测技术相结合，从而提出一个好的入侵检测模型。具体的研究内容包括以下几个点：

　　第一、针对聚类算法的研究问题：

　　1、如何提高算法的可扩展性

　　许多聚类算法在小于200个数据对象的小数据集上是高效率的，但是无法处理一个大规模数据库里的海量对象。现有的聚类算法只有极少数适合处理大数据集，而且只能处理数值型数据对象，无法分析具有类属性的数据对象。

　　2、如何处理离群点

　　然而在某些应用中，用户可能对相对较小的簇比较感兴趣，比如入侵检测中，这些小的簇可能代表异常行为，那么我们需要考虑在对算法影响更小的前提下，如何更好的处理这些离群点。

　　3、研究适合具有类属性数据的聚类算法的有效性

　　对聚类分析而言，有效性问题通常可以转换为最佳类别数K的决策。而目前有关聚类算法的有效性分析，大都集中在对数值数据的聚类方式分析上。对于具有类属性的数据聚类，还没有行之有效的分析方法。

　　第二、针对聚类算法在IDS应用中的研究问题：

　　1、如何结合聚类技术和入侵检测技术取得更好的效果

　　很多的聚类算法都已经和IDS应用环境结合起来了，很多研究者对前人提出的算法作出改进后，应用到IDS系统中去，或者提出一个全新的算法来适应IDS的要求。随着聚类技术的不断发展，聚类技术在入侵检测中的应用将是一个很有前景的工作。我们需要把更好的聚类技术成果应用到入侵检测中。