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空间数据库中基于MapReduce的kNN算法研究的开题报告
一、研究背景：
基于空间数据挖掘的应用越来越广泛，例如地理信息系统（GIS）、无人机遥感等。其中k近邻算法（kNN）是一种基础的空间数据挖掘算法，常用于空间数据的分类、聚类和预测等方面。
然而，在实际应用中，基于大规模空间数据的kNN算法面临着计算复杂度高、效率低下的问题。一方面，大规模的空间数据面临着高维空间、数据密度不均、数据分布不规则等问题，使得传统的kNN算法难以适用；另一方面，目前的大数据处理技术主要基于MapReduce框架进行数据分析和计算，然而基于MapReduce的kNN算法尚未得到很好的研究和应用。
因此，本研究旨在探究基于MapReduce的kNN算法在大规模空间数据分析中的应用，以提高数据挖掘的效率和准确度。
二、研究内容：
1.研究传统kNN算法的优缺点，分析其在大规模空间数据中的适用性。
2.研究基于MapReduce的kNN算法的原理和特点，分析其在大规模空间数据中的优势和困难。
3.提出一种基于MapReduce的kNN算法，并进行实验验证。
4.对比分析传统kNN算法和基于MapReduce的kNN算法在大规模空间数据中的效率和准确度，以验证本研究提出的算法的可行性和优越性。
三、研究方法：
1.文献调研法：通过查阅相关文献和国内外相关研究的主要成果和发展趋势，对研究方向和内容进行定位和分析。
2.理论分析法：对传统kNN算法和基于MapReduce的kNN算法进行理论分析和比较，分析其在大规模空间数据中的适用性、优劣和改进方向。
3.实验研究法：设计和实现基于MapReduce的kNN算法，并通过大规模的空间数据集进行实验，以验证算法的效果和性能。
四、研究意义：
1.对提高大规模空间数据挖掘分析的效率和准确度具有重要意义。
2.对完善基于MapReduce框架的大数据处理技术具有重要意义。
3.对推动空间数据挖掘的研究和应用具有重要意义。
五、研究进度：
1.第一阶段（3个月）：完成文献调研和理论分析，并确定研究方向和内容。
2.第二阶段（6个月）：设计和实现基于MapReduce的kNN算法，并进行实验研究。
3.第三阶段（3个月）：对实验结果进行分析和总结，撰写论文并进行毕业答辩。
六、参考文献：
1.ZhangJ,ShiZ,LiuY,etal.AMapReduce-basedk-NNalgorithmforlarge-scalespatialdata[J].GeomaticsandInformationScienceofWuhanUniversity,2013,38(4):382-386.
2.LiuB,HuangZ,HuangD,etal.Towardmapreduce-basedknearestneighborsearch[J].IEEETransactionsonParallelandDistributedSystems,2012,23(7):1180-1193.
3.TanC,NiLM,OoiBC,etal.Effectivek-nearestneighborsearchinuncertaindatabases[J].ProceedingsoftheACMSIGMODInternationalConferenceonManagementofData,2012:217-228.
4.WenJ,LiuB,LiJ,etal.Ascalablek-nearestneighboralgorithmforlargedatasets[C]//Proceedingsofthe20thACMInternationalConferenceonInformationandKnowledgeManagement.ACM,2011:2041-2044.