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基于MongoDB与WebGL的船舶大数据可视化研究的开题报告
一、选题背景
随着全球贸易的不断扩大和船舶业务的日益增多，船舶数据的量也呈现出爆炸性的增长，如何高效地管理和使用这些海量的船舶数据成为一个亟待解决的问题。同时，运用数据可视化技术将冗杂的数据转化为直观、易于理解的图表，可以让用户更加方便地从大量的数据中获取结论，为政策制定和决策提供更为科学的依据。
基于此，本研究拟以船舶大数据可视化为切入点，结合MongoDB和WebGL技术，实现船舶数据的高效管理和可视化分析。
二、研究内容
1.船舶数据分析
采用MongoDB数据库进行存储，实现对海量船舶数据的高效管理和实时更新。通过分析相关船舶数据，包括船名、营运公司、货物类型、航线等信息，挖掘海运市场中的一些规律，如船舶调配、市场趋势等。此外，利用数据挖掘技术对船舶信息进行聚类分析，从而发现市场中的一些明显趋势和规律。
2.船舶数据可视化
运用WebGL技术，实现对分析结果的可视化呈现。采用图表、表格等形式将数据转化为可视化的结果，以直观、易于理解的方式展示给使用者。同时，通过交互式可视化技术，实现用户对数据的自由探究和查询功能。
三、研究意义
本研究的意义在于：
1.以船舶大数据可视化为切入点，引领全球船舶业界关注和重视数据挖掘、开发与应用，促进信息技术与船舶产业的深度融合。
2.设计一种基于MongoDB与WebGL的船舶大数据可视化系统，实现大规模船舶数据的收集、管理和分析。丰富可视化技术的海运应用，提升海运业务数据分析与管理能力。
四、预期成果
1.设计一种基于MongoDB的船舶数据存储模型，实现对海量船舶数据的高效管理和实时更新。
2.开发一套基于WebGL的船舶数据可视化系统，实现交互式数据可视化展示，并且具有自由探索和查询功能。
3.通过实际数据处理和分析，完善系统中的算法，提高系统的数据处理能力和分析精度。
五、研究方法
1.数据采集：选择合适的数据源，对船舶相关数据进行抽取和提取。
2.数据存储：运用MongoDB分布式数据库，实现对船舶数据的高效管理和实时更新。
3.数据处理：通过数据挖掘技术对船舶数据进行预处理，获取有效信息和数据。
4.可视化呈现：基于WebGL技术，运用图表、表格等多种可视化方式呈现处理好的数据，实现数据的可视化分析。
5.系统测试：对开发完成的可视化系统进行测试和调试，修正系统中的错误和漏洞。
六、研究进展
目前研究已完成了初步的文献调研和前期准备工作。预计在接下来的研究中，针对船舶数据的特点和可视化场景，进一步完善研究思路和技术方案，并进行系统测试和优化，最终实现一个高效易用的船舶大数据可视化系统。
七、参考文献
[1]吴东生.数据挖掘之决策树算法研究[C].2018.
[2]张玉文.数据挖掘在船舶调配中的应用[D].2012.
[3]陈俊杰.WebGL三维场景动态渲染综合技术研究[D].2015.
[4]杜建强.基于MongoDB分布式数据库的海运大数据处理技术研究[D].2017.
[5]张晓东,王世泽.基于MongoDB的海洋船舶信息管理系统的研究[C].2017.