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第一篇：大數據背景下的機器算法論文開題報告

論文題目

大數據背景下的機器算法

專業(yè)

計算機科學與技術

學生姓名

楊宇瀟

學號

***4

一、選題的背景、研究現狀與意義

為什么大數據分析很重要？大數據分析可幫助組織利用其數據并使用它來識別新的機會。反過來，這將導致更明智的業(yè)務移動，更有效的運營，更高的利潤和更快樂的客戶。

在許多早期的互聯網和技術公司的支持下，大數據在2000年代初的數據熱潮期間出現。有史以來第一次，軟件和硬件功能是消費者產生的大量非結構化信息。搜索引擎，移動設備和工業(yè)機械等新技術可提供公司可以處理并持續(xù)增長的數據。隨著可以收集的天文數據數量的增長，很明顯，傳統(tǒng)數據技術（例如數據倉庫和關系數據庫）不適合與大量非結構化數據一起使用。Apache軟件基金會啟動了第一個大數據創(chuàng)新項目。最重要的貢獻來自Google，Yahoo，Facebook，IBM，Academia等。最常用的引擎是：ApacheHive / Hadoop是復雜數據準備和ETL的旗艦，可以為許多數據存儲或分析環(huán)境提供信息以進行深入分析。Apache Spark（由加州大學伯克利分校開發(fā)）通常用于大容量計算任務。這些任務通常是批處理ETL和ML工作負載，但與Apache Kafka等技術結合使用。

隨著數據呈指數級增長，企業(yè)必須不斷擴展其基礎架構以最大化其數據的經濟價值。在大數據的早期（大約2008年），Hadoop被大公司首次認可時，維護有用的生產系統(tǒng)非常昂貴且效率低下。要使用大數據，您還需要適當的人員和軟件技能，以及用于處理數據和查詢速度的硬件。協(xié)調所有內容同時運行是一項艱巨的任務，許多大數據項目都將失敗。如今，云計算已成為市場瞬息萬變的趨勢。因為各種規(guī)模的公司都可以通過單擊幾下立即訪問復雜的基礎架構和技術。在這里，云提供了強大的基礎架構，使企業(yè)能夠勝過現有系統(tǒng)。

二、擬研究的主要內容（提綱）和預期目標

隨著行業(yè)中數據量的爆炸性增長，大數據的概念越來越受到關注。由于大數據的大，復雜和快速變化的性質，許多用于小數據的傳統(tǒng)機器學習算法不再適用于大數據環(huán)境中的應用程序問題。因此，在大數據環(huán)境下研究機器學習算法已成為學術界和業(yè)界的普遍關注。本文主要討論和總結用于處理大數據的機器學習算法的研究現狀。另外，由于并行處理是處理大數據的主要方法，因此我們介紹了一些并行算法，介紹了大數據環(huán)境中機器學習研究所面臨的問題，最后介紹了機器學習的研究趨勢，我們的目標就是研究數據量大的情況下算法和模型的關系，同時也會探討大部分細分行業(yè)數據量不大不小的情況下算法的關系。

三、擬采用的研究方法（思路、技術路線、可行性分析論證等）

1.視覺分析。大數據分析用戶包括大數據分析專業(yè)人士和一般用戶，但是大數據分析的最基本要求是視覺分析。視覺分析直觀地介紹了大數據的特征，并像閱讀照片的讀者一樣容易接受。2.數據挖掘算法。大數據分析的理論中心是數據挖掘算法。不同的數據挖掘算法依賴于不同的數據類型和格式來更科學地表征數據本身。由于它們被全世界的統(tǒng)計學家所公認，因此各種統(tǒng)計方法（稱為真值）可以深入到數據中并挖掘公認的值。另一方面是這些數據挖掘算法可以更快地處理大數據。如果該算法需要花費幾年時間才能得出結論，那么大數據的價值是未知的。3.預測分析。大數據分析的最后一個應用領域是預測分析，發(fā)現大數據功能，科學地建立模型以及通過模型吸收新數據以預測未來數據。4.語義引擎。非結構化數據的多樣化為數據分析提出了新的挑戰(zhàn)。您需要一套工具來分析和調整數據。語義引擎必須設計有足夠的人工智能，以主動從數據中提取信息。5.數據質量和數據管理。大數據分析是數據質量和數據管理的組成部分。高質量的數據和有效的數據管理確保了分析結果在學術研究和商業(yè)應用中的可靠性和價值。大數據分析的基礎是前五個方面。當然，如果您更深入地研究大數據分析，則還有更多特征，更深入，更專業(yè)的大數據分析方法。

四、論文（設計）的工作進度安排

2020.03.18-2020.03.20 明確論文內容，進行相關論文資料的查找與翻譯。2020.04.04-2020.04.27：撰寫開題報告。

2020.04.28-2020.04.30 ：設計實驗。

2020.05.01-2020.05.07 ：開展實驗。

2020.05.08-2020.05.15 ：準備中期檢查。

2020.05.16-2020.05.23：根據中期檢查的問題，進一步完善實驗2020.05.24-2020.05.28 ：完成論文初稿。

2020.05.29-2020.06.26 ：論文修改完善。

五、參考文獻（不少于5篇）.王偉,王珊,杜小勇,覃雄派,王會舉.大數據分析——rdbms與mapreduce的競爭與共生.計算機光盤軟件與應用,2012.被引量：273..喻國明.大數據分析下的中國社會輿情:總體態(tài)勢與結構性特征——基于百度熱搜詞(2009—2 012)的輿情模型構建.中國人民大學學報,2013.被引量：9.3.李廣建,化柏林.大數據分析與情報分析關系辨析.中國圖書館學報,2014.被引量：16..王智,于戈,郭朝鵬,張一川,宋杰.大數據分析的分布式molap技術.軟件學報,2014.被引量：6..王德文,孫志偉.電力用戶側大數據分析與并行負荷預測.中國電機工程學報,2015.被引量：19..江秀臣,杜修明,嚴英杰,盛戈皞,陳玉峰 ,郭志紅.基于大數據分析的輸變電設備狀態(tài)數據異常檢測方法.中國電機工程學報,2015.被引量：8..喻國明.呼喚“社會最大公約數”:2012年社會輿情運行態(tài)勢研究——基于百度熱搜詞的大 數據分析.編輯之友,2013.被引量：4.

六、指導教師意見

簽字： 年 月 日

七、學院院長意見及簽字

（辦公室蓋章）

年 月 日

第二篇：大數據開題報告

篇一：大數據時代內部控制-論文開題報告(初稿)本科畢業(yè)論文（設計）開題報告1200年 月 日 2 篇二：開題報告 1042806125沈東東(1)江蘇科技大學畢業(yè)論文（設計）開題報告概述表

篇三：開題報告 上海工程技術大學

畢業(yè)設計（畢業(yè)論文）開題報告

學院 專業(yè) 班級學號 學生 指導教師

電子電氣工程學院 電氣工程及其自動化 021311123 鄢湘浩 陳宇晨 題 目

電力系統(tǒng)反外損事故大數據的研究 任務規(guī)定

進行日期 自 月日起，至年

電力系統(tǒng)反外損事故大數據的研究 1 課題介紹

1.1本課題的設計背景

大數據是近年來受到廣泛關注的新概念，是指通過對大量的、種類和來源復雜的數據進行高速地捕捉、發(fā)現和分析，用經濟的方法提取其價值的技術體系或技術架構。所以，廣義上講，大數據不僅是指大數據所涉及的數據，還包含了對這些數據進行處理和分析的理論、方法和技術。大數據早期主要應用于商業(yè)、金融等領域，后逐漸擴展到交通、醫(yī)療、能源等領域，電力系統(tǒng)反外損破壞也被看作是大數據應用的重要技術領域之一。1.2 電力系統(tǒng)故障的危害

電力系統(tǒng)運行過程中，可能出現各種故障和異常運行狀態(tài)，其中短路故障是最常見的也是最危險的故障，造成的危害也非常嚴重： 1）、短路故障使系統(tǒng)短路電流過大，通過故障點的短路電流及其所產生的電弧，是故障元件受損或造成永久性故障； 2）、由于穿越性短路電流很大，在非故障電力元件上迅速發(fā)熱，元件的溫度在短時間內大幅度上升，同時還會受到很大的電動力作用，可以使元件受損變形，使元件的使用壽命縮短。3）、造成電力系統(tǒng)故障地區(qū)的電壓大幅下降，越靠近故障點的地區(qū)，電壓下降越厲害。電壓幅值的高低直接關系到電網的供電質量，由于短路故障導致的電壓下降，會破壞當地電力用戶工作的穩(wěn)定性，影響當地工廠的產品質量。4）、故障會破壞并列運行電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性，引發(fā)系統(tǒng)振蕩，如果不能得到及時有效的控制，可能會導致整個并列的電力系統(tǒng)的崩潰； 1.3電力系統(tǒng)外損事故的類型 1）、自然因素：地震、冰雹、雷雨、風暴、火災、熱浪、洪水等； 2）、安裝調試：回路接線錯誤或接線不可靠、設備安裝調試不到位； 3）、認為操作：操作人員誤操作，控制保護系統(tǒng)設置錯誤； 4）、維護因素：維護不當、維護更新舊的設備不及時。2研究內容

本課題以電力大數據技術的基本支撐為前提，著重探討了電力系統(tǒng)外損事故的特征，以及如何運用大數據技術預防電力系統(tǒng)外損事故，進而達到電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定的運行。3設計思路

3.1 反外損結構及其功能

輸電線路智能反外損系統(tǒng)的網絡拓撲結構如圖1所示。上海地區(qū)輸電線路智能化反外損監(jiān)控系統(tǒng)由現場視頻采集終端、監(jiān)控中心平臺與監(jiān)控 客戶端組成?，F場視頻采集終端部分由視頻采集、信號報警、主控器、電源、無線傳輸組成;通信方式采用的是wcdma無線傳輸技術，并通過圖像壓縮技術把視頻信號傳送到監(jiān)控中心，支持mpeg4,h.264的壓縮格式，支持雙碼流，圖像無線傳輸幀率最大可達巧幀/s，時延小于55。監(jiān)控中心平臺部分由視頻服務器子系統(tǒng)、實時智能視頻監(jiān)控子系統(tǒng)、監(jiān)控信息子系統(tǒng)組成。監(jiān)控客戶端可利用用戶可通過無線寬帶、有線網絡和智能手機實時監(jiān)控經授權監(jiān)控點的視頻圖像以及控制監(jiān)控點的輔助設備，方便用戶及時掌握現場異常，從而實現實時監(jiān)控。基于上述結構及其功能，系統(tǒng)的工作原理如圖2所示:終端視頻采集裝置采集視頻信號，發(fā)生外力破壞時視頻智能監(jiān)控子系統(tǒng)發(fā)出報警控制信 號，控制現場聲光報警，同時將報警地點現場圖像作為報警信息通過無線方式發(fā)送到主管領導的移動監(jiān)控終端或手機上。圖1 智能化反外損系統(tǒng)的網絡拓撲圖

圖2 智能化反外損工作原理示意圖 3.2 大數據的研究方法

被廣泛接受的大數據3層分析架構如圖3所示，其中包含了數據訪問和計算，數據隱私和領域知識，以及大數據挖掘算法。對于內層架構，即大數據挖掘平臺，其核心主要集中于數據訪問和計算過程，隨著智能電網中數據量持續(xù)增長，數據的分布存儲將成為必然，而一個高效的計算平臺在計算時必須將分布式的大規(guī)模數據存儲納入考慮，將數據分析及處理任務分割成很多的子任務，并通過并行的程序在大量的計算節(jié)點上執(zhí)行。在架構的外層，首先要對異構、不確定、不完備，以及多源的智能電網大

第三篇：大數據,開題報告

篇一：大數據時代內部控制-論文開題報告(初稿)本科畢業(yè)論文（設計）開題報告1200年 月 日 2 篇二：開題報告 1042806125沈東東(1)江蘇科技大學畢業(yè)論文（設計）開題報告概述表

篇三：大數據時代下微博廣告的互動營銷策略分析(開題報告)武漢工程大學

本科生畢業(yè)設計（論文）開題報告

題 目： 大數據時代下微博廣告的互動營銷策略分析

學 號 1007080128 姓 名指 導 教 師 院（系）專業(yè) 日 期 2014年3月23日

一、研究的背景及意義近年來，近年來大數據（big data）一詞被越來越多的人提及和熱議，“數據”這個詞我們都很容易理解，但“大數據”卻讓很多人覺得很遙遠，深不可測。如今不管是大企業(yè)精英還是普通公眾都在呼喊要積極適應大數據時代的變革，可真正做出成果的卻寥寥無幾。如何在大數據時代改革的浪潮中搶占先機，成為各行各業(yè)工作者們迫切想要解決的關鍵問題。

其實“大數據”并不是近幾年才出現的一個專業(yè)詞匯，最早提出“大數據”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫。麥肯錫稱：“數據，已經滲透到當今每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來?！?據悉，“大數據”在物理學、生物學、環(huán)境生態(tài)學等領域以及軍事、金融、通訊等行業(yè)存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業(yè)的發(fā)展而引起人們關注。而對于廣告行業(yè)來說大數據時代的來臨無疑帶來了巨大的發(fā)展?jié)撃堋?/p>

大數據背后對消費者的精準洞察能夠為廣告主帶來有效的決策和評估，這也是廣大廣告主們渴求大數據的最主要原因。近年來社會化媒體的熱門特別是微博平臺的火爆，給企業(yè)主們提供了一個跟消費者近距離互動交流的機會。通過微博的互動營銷，深度挖掘消費者背后的行為數據，可以為企業(yè)主提供最精準的決策和評估，使廣告效果最大化。

二、研究的主要內容和主要目標 主要內容

研究從當今大數據時代的背景出發(fā)，來分析微博廣告的互動營銷策略。首先闡釋大數據時代的概念及對廣告行業(yè)的影響，分析大數據時代下廣告格局的變化以及廣告精準決策和評估的突破。接著引出微博廣告的熱門，從微博平臺的火熱到微博廣告的精準投放來論述微博廣告的應用價值。同時從微博廣告的營銷模式中挖掘最具代表性的互動營銷來進行分析，如何通過大數據的分析與洞察來與消費者進行最有效的互動。最后總結分析微博廣告互動營銷的優(yōu)劣勢以及預測未來微博廣告營銷模式的創(chuàng)新。主要目標

1.讓更多人熟知大數據及了解大數據給廣告帶來的影響

2.通過對微博廣告的互動營銷策略分析，探討如何在大數據背景下尋找最有效的營銷模式，引導企業(yè)品牌價值最大化。三：文獻綜述

人們對大數據時代下的定義中比較通俗一點是指“描述和定義信息爆炸時代產生的海量大數據時代”，何為大數據？大數據是以云計算為支撐，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的一種前沿技術。在pc和移動智能終端迅速普及的當下社會，每天都有數以億計的海量數據產生，誰能率先發(fā)現數據背后隱藏的用戶價值，挖掘用戶數據背后潛在的消費習慣、購買動機和生活方式的差異與變化，誰將在新的營銷環(huán)境下占領制高點。互聯網突飛猛進的發(fā)展加速了大數據時代的到來，上網人數的增加以及網民所創(chuàng)造內容（ugc）的增加為大數據提供可能。在大數據處理需求時代背景下，全球存儲容量也以爆發(fā)式速度在增長。但需要強調的是，大數據的“大”字不僅僅指數據量的增多，更在于對海量數據的整合以及深入挖掘，而后者對廣告的影響是深遠的。

“大數據”作為網絡時代的信息礦山，無疑蘊含著大價值。目前，大數據比較明朗化的商業(yè)價值開發(fā)，發(fā)生在互聯網廣告精準營銷領域。傳統(tǒng)的廣告營銷，在經歷了大眾傳播的喧囂、分眾傳播的繁榮后，開始迎來新的變革窗口----針對特定網民的精準營銷（有人稱其“個眾傳播”）?；趯τ涗浿W民人口屬性、興趣喜好、消費習慣、價值導向等信息的大數據的挖掘，通過人群定向技術，向特定的某個網民傳播極具針對性的廣告，從而降低廣告的無效損耗，提升品牌的投資回報率（roi）,這是大數據在網絡精準營銷領域“閃出的一道金光”。微博平臺的火爆催生了微博廣告。自從2009年新浪推出國內首個微博平臺以來，微博在國內的發(fā)展猶如雨后春筍，遍布大江南北。根據相關統(tǒng)計表明2013年以新浪和騰訊為主的微博用戶已突破5億人次。微博是一個平民化的社會傳播平臺，是基于互聯網平臺上誕生的“新生命”，它不但具備信息傳播、及時互動以及真實可靠等特性，而且本身具備了媒體的諸多特性。從媒介商業(yè)模式構建上分析來看，媒體與廣告是天生的一對，相輔相成，共同成長。微博廣告作為一種新興的廣告宣傳形式越來越受到廣告主們的青睞。

每一個微博注冊用戶，既是用戶者同時也是消費者。美國財經網站cnnmoney曾撰文指出，facebook每名用戶每個季度能給其貢獻1.21美元的營收，在這個微博火熱的時代，誰搶占了微博的先機，誰就會在激烈的競爭中更脫穎而出。微博商業(yè)化的核心在于為用戶提供增值服務，利用廣告對應的頁面吸引粉絲互動，對品牌和產品進行推廣。如今國內外已經出現很多專業(yè)數據挖掘和分析機構，利用微博平臺收集海量數據，對微博用戶的言論和興趣愛好進行分析，從微博“大數據”中挖掘商業(yè)價值。

很多企業(yè)品牌通過微博廣告營銷取得了意想不到的好效果。如2011年被評為最具代表性的社交網絡營銷案例——杜蕾斯鞋套微博營銷就成功地引發(fā)大家的關注。2011年6月23日下午5點，北京天降大雨，而這時也正好是臨近下班是時候，大雨傾盆，微博上的網友們也開始討論如何回家。而此時一個叫“地空搗蛋”的網友發(fā)了一條微博“北京今日暴雨，幸虧包里有兩只杜蕾斯”，他在圖解中詳細的介紹了怎樣把杜蕾斯做成鞋套的過程。此微博一發(fā)出，便被網友瘋狂的轉法，一個小時內便被轉發(fā)了一萬余次。

“地空搗蛋”發(fā)出此微博短短20分鐘之后，杜蕾斯已經成為新浪微博一小時熱門榜第一名。并在當晚24點轉發(fā)近5.8萬條，成為6月23日全站轉發(fā)量最高的微博內容。根據有關的數據統(tǒng)計，杜蕾斯此次微博傳播覆蓋至少5000萬新浪用戶，同時在騰訊微博、搜狐微博也有發(fā)布，影響到的人群達到千萬級，營銷效果顯著。分析杜蕾斯鞋套營銷的成功原因，不外乎三點。首先是定位準確，杜蕾斯將目標定位在時尚、愛酷、熱衷網絡的年輕人群上，可謂是相當準確。一是年輕人大多集中在網上，能夠有效的參與溝通和互動。二是年輕人的性觀念相對開放，不太忌諱談性，而且富于創(chuàng)新，這是中老年人無法具有的優(yōu)勢。其次是創(chuàng)新內容，抓住時事熱點，通過北京降大雨很多上班族擔心鞋子濕無法回家，巧妙利用產品特性進行宣傳。最后是互動，杜蕾斯的官方微博非常熱衷于與網友互動，據不完全統(tǒng)計，官方微博平均每天要回復400多次，最高紀錄是一天回了1000條。同時對于一些與自己品牌相關的其他博主發(fā)布的微博也積極轉發(fā)，尤其是充滿創(chuàng)意、和自身品牌調性相符的內容。

由此我們可以總結出微博廣告的互動營銷策略。首先要找準受眾群，設置議題。眾所周知，企業(yè)若想依靠單純地發(fā)布品牌、活動信息，聚攏品牌消費者進行微博營銷是毫無價值的。只有瞄準目標受眾群，投其所好談他們喜歡的話題才能拉近彼此的距離。其次要人性溝通，注重互動。微博除了意味著更短的信息內容，也更強調雙向的溝通。通過發(fā)起一個引人人勝的話題，吸引自己的跟隨者和其他用戶的踴躍討論、響應，培育出一群互動密切的忠誠粉絲，還能藉由社群串聯，接觸到朋友的朋友，讓群眾范圍無限延伸，使個人媒體不斷壯大成穩(wěn)固的社交圈。最后要整合推廣，任何單一的廣告?zhèn)鞑デ蓝疾荒軒韽V泛的受眾，只有整合有效的資源，全面覆蓋目標受眾的行為路徑，才能最大限度地讓目標受眾產生深刻印象。微博廣告的互動營銷可以有效地對企業(yè)品牌進行推廣和提升形象，但與此同時也給企業(yè)的品牌管理帶來了新的難題。隨著微博上信息傳播可控性管理難度加大，一度失控的信息傳播局面有可能給企業(yè)難以負載的影響。如何才能真正發(fā)揮微博平臺的營銷價值，弱化負面信息流對品牌、對企業(yè)帶來的反向沖擊，是企業(yè)需要共同思索和探討的問題。

四、研究思路和研究方法

1.研究思路：大數據時代下海量的、碎片化的信息讓企業(yè)積極尋求廣告的精準決策與投放，微博平臺的火爆為廣告主們提供了有效的營銷新模式。微博廣告的互動營銷模式為企業(yè)品牌的精準營銷注入了強大的力量，但微博上負面信息流一旦失控也有可能給企業(yè)帶來難以承載的壓力。我們需要在微博廣告的互動營銷模式中尋找更有效的營銷模式使企業(yè)品牌價值最大化。

五、論文提綱 引言

1.大數據時代及對廣告行業(yè)的影響 1.1大數據時代的概念

1.1.1大數據的定義及產生的時代背景