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基于MapReduce的kNN-join算法的研究与设计的任务书
任务书
一、任务背景
k最近邻(kNN)是一种基础的机器学习算法，被广泛应用于推荐系统、图像分类、文本分类等领域中。kNN-join算法是基于kNN的一种跨数据集查询的算法，用于在两个数据集中找到最近的数据点。在大数据领域中，由于数据量巨大，使用传统的单机计算方式进行数据处理效率低下。而MapReduce并行计算框架可以有效地处理大数据量，因此，使用MapReduce进行基于kNN-join的算法进行设计和研究，也是一种很有必要的工作。
二、任务目标
本项目的目标是针对基于kNN-join的算法设计和研究，使用MapReduce并行计算框架实现kNN-join算法。主要任务包括以下几个方面：
1.研究MapReduce并行计算框架和kNN-join算法的理论基础和相关概念，明确算法设计和实现的基本思路。
2.分析kNN-join算法在MapReduce计算框架下的实现方式，包括分布式数据存储和数据分片、局部计算和全局合并等过程。
3.设计基于MapReduce的kNN-join算法，在Hadoop平台上实现算法的原型，并对实验结果进行分析和总结。
4.通过实验和性能测试，评估所提出的基于MapReduce的kNN-join算法的有效性和可扩展性，以及在大规模数据处理中的效率和性能等方面的优劣。
三、任务计划
1.研究MapReduce并行计算框架和kNN-join算法的理论基础和相关概念，明确算法设计和实现的基本思路。时间：1周。
2.分析kNN-join算法在MapReduce计算框架下的实现方式，包括分布式数据存储和数据分片、局部计算和全局合并等过程。时间：2周。
3.设计基于MapReduce的kNN-join算法，并在Hadoop平台上实现算法的原型。时间：3周。
4.对实验结果进行分析和总结，评估所提出的基于MapReduce的kNN-join算法的有效性和可扩展性，以及在大规模数据处理中的效率和性能等方面的优劣。时间：2周。
四、需求和预期结果
1.需求：实现基于MapReduce的kNN-join算法，实现跨数据集的最近邻查询。要求算法实现正确、高效，并且能适用于大规模数据处理。
2.预期结果：设计和实现基于MapReduce的kNN-join算法原型，并对算法实验结果进行评估分析和性能测试，从而得出算法的优缺点以及适用范围，并提出改进和优化的方案。
五、任务参考
1.陈向群,潘建伟,马云飞.一种基于MapReduce的kNN算法[C].计算机应用研究,2010.
2.黄德祥,徐灵芝,李虹,等.基于Hadoop的kNN查询算法研究[J].计算机应用,2013,33(05):1255-1258.
3.杨道民,姜新.一种基于MapReduce的kNN跨数据集查询算法[J].中国图象图形学报,2015,20(01):80-87.
4.龚春光,吴帅,谭江锋.基于Spark的Knn及其应用[J].计算机应用研究,2015.
5.陈军.基于Hadoop的k近邻算法实现[D].华北理工大学,2013.
以上参考文献可以作为本项目实验的参考，可以根据实际情况进行增删。