基于Hadoop平台的并行数据挖掘算法研究的开题报告.docx

基于Hadoop平台的并行数据挖掘算法研究的开题报告
一、选题背景
随着大数据时代的到来，海量数据的处理成为了一项紧迫的任务。而在这样的情况下，Hadoop作为一种分布式计算框架，凭借其优异的数据处理能力，成为了大数据处理领域中的不二之选。然而，传统的数据挖掘算法往往不能够适应大数据环境下的特殊需求，而基于Hadoop平台的并行数据挖掘算法的研究，就是为了解决这一问题而提出的。
二、研究目的
本研究旨在探究基于Hadoop平台的并行数据挖掘算法，并对其进行分析和评价，比较各种算法的优缺点，提出改进和优化措施，并在实验中进行验证。
三、研究内容
1.研究Hadoop平台及其相关技术，探究Hadoop平台的优缺点以及其可以应用的场景；
2.分析传统数据挖掘算法的不足之处，并研究并行数据挖掘算法的理论基础；
3.探究基于Hadoop平台的并行数据挖掘算法的实现原理，并结合实例进行深入讨论；
4.在实验中，对比不同算法的性能和效果，提出改进和优化方案，并以实验数据为依据进行验证。
四、研究方法
本研究采用实证研究方法，即通过实验、观察、数据收集等手段进行数据的比较、分析和评估。具体步骤如下：
1.数据采集：从互联网上收集大数据，包括不同领域或行业的数据；
2.数据预处理：对采集的数据进行清洗、归一化等处理，以确保数据质量；
3.算法实现：针对收集的数据，实现各自的数据挖掘算法，并在Hadoop平台上进行并行处理；
4.算法比较：对不同的算法进行比较，包括精度、效率等方面的比较；
5.结果评估：评估各算法的优缺点，针对可能存在的问题，提出优化措施。
五、研究意义
1.对于大数据时代，提供了新的数据处理方法，使得海量数据的处理变得更加高效，节省了人力和时间成本；
2.通过并行计算，提高了数据挖掘算法的运行效率，加速了研究进程；
3.通过对比传统算法和基于Hadoop平台的并行算法，提出了可以优化的方案和解决方案。
六、预期结果
1.实现基于Hadoop平台的并行数据挖掘算法，并验证其性能和效果；
2.对传统数据挖掘算法和并行数据挖掘算法进行对比，并提出改进方案；
3.提供一份完整的研究报告，给实际应用提供参考。
七、参考文献
1.Kei-HoiCheung,FarhanaSarker,DanfengLi.ParallelalgorithmsfordatamininginHadoop[J].BMCBioinformatics,2016,17(1).
2.LuigiPontieri,OrazioTomarchio,DomenicoTalia.Parallelizingdataminingalgorithmsindistributedsystems:asurvey[J].WileyInterdisciplinaryReviews:DataMiningandKnowledgeDiscovery,2016,6(2).
3.LingLiu,CaltonPu.DATA_MINING_TECHNIQUES[M].PrenticeHall,2007.
4.RajprasadRajkumar,S.Prabhu.AComparativeStudyonDataMiningAlgorithmsforBigDataAnalytics[J].InternationalJournalofInnovativeTechnologyandExploringEngineering,2018,8(6).
5.陈竹军,杨富龙.基于Hadoop平台的并行数据挖掘算法研究[J].计算机工程与设计,2014,35(5).