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大数据背景下的机器算法论文开题报告

论文题目大数据背景下的机器算法专业计算机科学与技术学生姓名杨宇潇学号***4一、选题的背景、研究现状与意义为什么大数据分析很重要？大数据分析可帮助组织利用其数据并使用它来识别新的机会。反过来，这将导致更明智的业务移动，更有效的运营，更高的利润和更快乐的客户。在许多早期的互联网和技术公司的支持下，大数据在2000年代初的数据热潮期间出现。有史以来第一次，软件和硬件功能是消费者产生的大量非结构化信息。搜索引擎，移动设备和工业机械等新技术可提供公司可以处理并持续增长的数据。随着可以收集的天文数据数量的增长，很明显，传统数据技术（例如数据仓库和关系数据库）不适合与大量非结构化数据一起使用。Apache软件基金会启动了第一个大数据创新项目。最重要的贡献来自Google，Yahoo，Facebook，IBM，Academia等。最常用的引擎是：ApacheHive/Hadoop是复杂数据准备和ETL的旗舰，可以为许多数据存储或分析环境提供信息以进行深入分析。ApacheSpark（由加州大学伯克利分校开发）通常用于大容量计算任务。这些任务通常是批处理ETL和ML工作负载，但与ApacheKafka等技术结合使用。随着数据呈指数级增长，企业必须不断扩展其基础架构以最大化其数据的经济价值。在大数据的早期（大约2008年），Hadoop被大公司首次认可时，维护有用的生产系统非常昂贵且效率低下。要使用大数据，您还需要适当的人员和软件技能，以及用于处理数据和查询速度的硬件。协调所有内容同时运行是一项艰巨的任务，许多大数据项目都将失败。如今，云计算已成为市场瞬息万变的趋势。因为各种规模的公司都可以通过单击几下立即访问复杂的基础架构和技术。在这里，云提供了强大的基础架构，使企业能够胜过现有系统。二、拟研究的主要内容（提纲）和预期目标随着行业中数据量的爆炸性增长，大数据的概念越来越受到关注。由于大数据的大，复杂和快速变化的性质，许多用于小数据的传统机器学习算法不再适用于大数据环境中的应用程序问题。因此，在大数据环境下研究机器学习算法已成为学术界和业界的普遍关注。本文主要讨论和总结用于处理大数据的机器学习算法的研究现状。另外，由于并行处理是处理大数据的主要方法，因此我们介绍了一些并行算法，介绍了大数据环境中机器学习研究所面临的问题，最后介绍了机器学习的研究趋势，我们的目标就是研究数据量大的情况下算法和模型的关系，同时也会探讨大部分细分行业数据量不大不小的情况下算法的关系。三、拟采用的研究方法（思路、技术路线、可行性分析论证等）1.视觉分析。大数据分析用户包括大数据分析专业人士和一般用户，但是大数据分析的最基本要求是视觉分析。视觉分析直观地介绍了大数据的特征，并像阅读照片的读者一样容易接受。2.数据挖掘算法。大数据分析的理论中心是数据挖掘算法。不同的数据挖掘算法依赖于不同的数据类型和格式来更科学地表征数据本身。由于它们被全世界的统计学家所公认，因此各种统计方法（称为真值）可以深入到数据中并挖掘公认的值。另一方面是这些数据挖掘算法可以更快地处理大数据。如果该算法需要花费几年时间才能得出结论，那么大数据的价值是未知的。3.预测分析。大数据分析的最后一个应用领域是预测分析，发现大数据功能，科学地建立模型以及通过模型吸收新数据以预测未来数据。4.语义引擎。非结构化数据的多样化为数据分析提出了新的挑战。您需要一套工具来分析和调整数据。语义引擎必须设计有足够的人工智能，以主动从数据中提取信息。5.数据质量和数据管理。大数据分析是数据质量和数据管理的组成部分。高质量的数据和有效的数据管理确保了分析结果在学术研究和商业应用中的可靠性和价值。大数据分析的基础是前五个方面。当然，如果您更深入地研究大数据分析，则还有更多特征，更深入，更专业的大数据分析方法。四、论文（设计）的工作进度安排2020.03.18-2020.03.20明确论文内容，进行相关论文资料的查找与翻译。2020.04.04-2020.04.27：撰写开题报告。2020.04.28-2020.04.30：设计实验。2020.05.01-2020.05.07：开展实验。2020.05.08-2020.05.15：准备中期检查。2020.05.16-2020.05.23：根据中期检查的问题，进一步完善实验2020.05.24-2020.05.28：完成论文初稿。2020.05.29-2020.06.26：论文修改完善。五、参考文献（不少于5篇）.王伟,王珊,杜小勇,覃雄派,王会举.大数据分析——rdbms与mapreduce的竞争与共生.计算机光盘软件与应用,2012.被引量：273..喻国明.大数据分析下的中国社会舆情:总体态势与结构性特征——基于百度热搜词(2009—2012