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基于Hadoop平台可扩展的数据处理及复杂网络兴趣挖掘的开题报告
一、选题背景和意义
随着互联网和物联网技术的不断发展，网络数据呈现爆炸式增长，使得数据处理和挖掘成为当今互联网领域中极为关键的技术。而基于Hadoop平台的大数据分析技术，由于其可扩展性好、处理速度快等优势，已经成为处理大规模数据的首选解决方案之一。
复杂网络的兴趣挖掘是数据挖掘领域中的一个重要研究方向，其旨在从海量网络数据中发现用户或组织的兴趣、行为模式和动态演化趋势等信息，以支持个性化推荐、社交网络分析等业务应用。本论文旨在探究基于Hadoop平台的可扩展数据处理方法，结合复杂网络兴趣挖掘的实际问题，提出相应方法并实现应用，以推进大数据分析技术的应用和发展。
二、研究内容和方法
1.数据处理方法
本论文将采用基于Hadoop的MapReduce框架来处理大规模数据集，其中，Map任务将数据集进行拆分并进行数据处理，Reduce任务将多个Map任务的结果进行聚合。在数据处理时，通过优化MapReduce程序的并行度、优化数据存储分布等方法，以提高数据处理效率和数据挖掘过程的速度。
2.复杂网络兴趣挖掘方法
本论文将以复杂网络为研究对象，以利用用户行为日志作为网络数据源。通过构建用户行为网络，分析网络的全局特征和局部特征，如度分布、聚集系数、介数中心性等，挖掘网络中用户的兴趣和行为模式。特别地，将研究兴趣演化模型，通过模拟用户兴趣模型的动态演化，预测用户兴趣变化趋势，以支持动态个性化推荐。
三、预期研究贡献
1.提出基于Hadoop平台的大规模数据处理方法，以支持复杂网络兴趣挖掘的应用；
2.建立用户行为网络模型，从网络中挖掘用户的兴趣和行为模式；
3.创新提出兴趣演化模型，通过预测兴趣演化趋势，支持动态个性化推荐；
4.通过实验验证，证明所提出方法的可行性和有效性，并说明应用前景和学术意义。
四、论文大纲
第一章前言
1.1研究背景及意义
1.2国内外研究现状
1.3主要研究内容和贡献
1.4论文结构
第二章相关技术综述
2.1大数据分析技术及Hadoop平台
2.2复杂网络的概念及特征
2.3兴趣挖掘的方法和现状
第三章数据处理方法
3.1MapReduce框架
3.2大规模数据集的处理方法
3.3并行度和存储分布优化
第四章复杂网络兴趣挖掘的方法
4.1用户行为网络模型
4.2挖掘网络中用户的兴趣和行为模式
4.3兴趣演化模型与动态推荐
第五章实验验证与结果分析
5.1实验设计与数据集介绍
5.2实验方法与评价指标
5.3实验结果与效果分析
第六章总结和展望
6.1挑战与问题
6.2工作总结
6.3研究展望
参考文献