hadoop大数据相关的研究方向都有哪些？

agile2013 2014-02-18 08:37:38

论文要开题了。。捉急

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May_0616 2014-05-28

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顶起~

撸大湿 2014-03-09

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如果你的论文方向是应用可以搞一下搜索技术（大文本、网页这类的）、语音或图像识别（视频也行）这类比较热门的大数据应用可以考虑从数据分类入手做文章

coolbamboo2008 2014-03-09

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同意一楼的，基本都是研究并行，分布式这一类的

hbjhbj00 2014-02-19

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基础性问题是大数据的分布存储，并行处理。就像一个人有一个任务，需要许多人参与才能完成，而且他们互不相识，任何个人都完不成。应该怎么做？大家想想，也许能把这个问题说得更加确切一些大数据本质就是海量复杂数据集，对现有相关计算、存储、网络系统提出了更苛刻的要求，必须变革传统，实际上相关领域一直在处理这方面的难题。

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标题Django与Hadoop融合的出行方式推荐系统研究AI更换标题第1章引言阐述基于Django和Hadoop的出行方式推荐系统的研究背景、意义、现状及创新点。1.1研究背景与意义介绍出行方式推荐系统在当前交通环境中的重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在出行推荐系统方面的研究进展与现状。1.3研究方法及创新点说明本文采用的研究方法及系统设计的创新之处。第2章相关理论概述与出行推荐系统相关的理论和Hadoop大数据技术基础。2.1出行推荐相关理论介绍个性化推荐算法和用户行为分析等理论。2.2Hadoop大数据技术基础阐述Hadoop的分布式文件系统和MapReduce计算模型。2.3Django框架简介说明Django框架的特点及其在Web开发中的应用。第3章系统设计详细介绍基于Django和Hadoop的出行方式推荐系统的设计方案。3.1系统架构设计系统的整体架构，包括数据层、处理层和应用层。3.2数据库设计介绍系统数据库的设计，包括用户数据、出行数据和推荐结果存储。3.3推荐算法设计阐述推荐算法的设计思路和实现过程。第4章数据收集与处理说明系统所需数据的收集方法和数据处理流程。4.1数据来源与收集介绍出行数据的来源和收集方式。4.2数据预处理阐述数据清洗、转换和特征提取等预处理步骤。4.3数据存储与管理说明如何利用Hadoop进行数据的分布式存储和管理。第5章实验与分析对系统进行实验验证，分析推荐效果和性能。5.1实验环境与数据集介绍实验环境和所使用的数据集。5.2实验方法与步骤说明实验的具体方法和步骤，包括推荐算法的实现和测试。5.3实验结果与分析通过图表和文本解释，分析推荐系统的准确性和效率。第6章结论与展望总结研究成果，并展望未来的研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果和系统的应用价值。6.2展望指出系统存在的不足和未来研究的方向。

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