分布式系统与云计算结课项目任务书

时间：2024-10-25 浏览：198 分类：毕业设计/课程设计

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一、总体要求

请根据本课程所学的分布式系统与云计算的相关知识，如分布式计算、并行计算、分布式存储及虚拟化等技术，结合机器学习、深度学习、大数据、物联网等技术在云计算领域的应用，完成基于MapReduce的算法、系统、平台等的相关项目。

二、完成形式

以个人为单位一人一题，完成整个项目任务。

三、具体要求

3.1 选题要求

具体任务名称如表3.1所示，要求学生在下表中随机抽选一个题目（每位学生题目不重复），也可自选题目进行项目设计，选题需经过教师同意，并完成一个MapReduce项目。

表3.1项目选题

项目名称
基于MapReduce的大规模网络社区发现算法	基于MapReduce的大数据分类模型及算法
基于MapReduce的并行化电网运行数据处理方法研究	基于MapReduce的分治k均值聚类方法
基于MapReduce云计算的报表平台技术与应用	MapReduce框架下结合分布式编码计算的容错算法
基于MapReduce与优化布谷鸟算法的并行密度聚类算法	MapReduce框架下PCA算法的并行实现
基于MapReduce物联网大数据处理框架设计	基于MapReduce的强连通网格聚类算法
基于MapReduce的健康大数据并行挖掘算法研究	基于MapReduce的局部相似自连接算法
基于MapReduce的电信网络反诈骗大数据分析与检测算法研究	基于MapReduce的Skyline查询优化算法
基于MapReduce模型的非结构化数据分布式存储方法	基于MapReduce的并行数据流调度策略
基于MapReduce的支持向量机参数选择研究	基于MapReduce框架下的K-means聚类算法的改进
基于MapReduce微博数据清洗的研究与实现	一种基于MapReduce的车辆轨迹提取方法
基于MapReduce并行计算的网站日志数据分析处理	基于MapReduce的ID3决策树算法并行化
基于MapReduce和改进密度峰值的划分聚类算法	基于MapReduce的并行加权k近邻与离群检测
基于MapReduce和改进人工蜂群算法的并行划分聚类算法	MapReduce同类机排序问题的改进算法
基于MapReduce框架的实时大数据图像分类研究	基于MapReduce的关联规则挖掘算法的研究及应用
基于MapReduce模型的并行粒子群分簇算法研究	基于MapReduce的商品评论热点发现算法研究
基于MapReduce实现的KNN改进算法	基于MapReduce的并行异常检测算法
基于MapReduce的朴素贝叶斯算法文本分类方法	基于MapReduce的CTK加权聚类改进算法
基于MapReduce模型的并行处理优化策略	基于MapReduce并行化计算的大数据聚类算法
基于MapReduce的Apriori算法增量挖掘	基于MapReduce架构的Reduce任务调度优化
基于MapReduce实现的改进决策树	基于MapReduce的聚类算法相似性度量分析研究
基于MapReduce和IFOA的并行密度聚类算法	基于MapReduce的HDFS数据窃取随机检测算法
基于MapReduce的模糊K-means算法并行化研究	基于MapReduce改进K-NN的大数据分类算法研究
基于MapReduce的档案信息数据库快速检索系统设计	基于MapReduce的增量式全文Lucene引擎并行检索
基于MapReduce的分布式图像处理与特征提取算法	基于MapReduce的多模态大数据融合分析方法
基于MapReduce的快速文本摘要生成算法研究	基于MapReduce的大规模社交网络数据情感分析
基于MapReduce的深度学习模型并行训练优化	基于MapReduce的物联网实时数据聚合方法
基于MapReduce的大数据隐私保护和加密处理算法	基于MapReduce的实时流数据异常检测与预测模型
基于MapReduce的大规模图数据算法并行化研究	基于MapReduce的基因组数据并行处理与分析方法
基于MapReduce的跨语言文本相似度计算研究	基于MapReduce的时间序列数据聚类与预测算法
基于MapReduce的分布式数据压缩与解压缩算法	基于MapReduce的大数据实时推荐系统优化设计

3.2 过程要求

（1）背景调研。根据所选项目名称，展开与题目相关的背景调研工作，并详细介绍背景知识。

（2）总体设计。根据所选任务，说明算法（模型、项目、平台或系统）的整体设计原理；说明与算法（模型、项目、平台或系统）相关的主要技术；说明实现算法（模型、项目、平台或系统）所用到的开发环境、开发平台及开发工具。

（3）项目实现。说明实现算法（模型、项目、平台或系统）所用到的数据集或测试数据；说明实现算法（模型、项目、平台或系统）所设计的各个重要步骤；说明实现算法（模型、项目、平台或系统）所设计的各个模块的代码实现。

（4）项目测试。说明测试算法（模型、项目、平台或系统）完成情况的方法、测试用例及实现效果，要求图文结合。

（5）项目总结。具体要求如下：总结项目中涉及的本学期学过的具体知识点，要求至少2个，并予以简单介绍；认真总结本学期对于该课程的学习情况；根据说明书模板要求，撰写项目设计说明书，并参加答辩。

3.3 答辩要求

1.学生按事先安排好的顺序进行答辩；

2.通过PPT自述项目内容，自述时间3分钟；

3.教师根据项目说明书和学生自述进行提问，时间2分钟。

四、成果材料及提交时间要求

4.1 成果材料及规范性

设计结束后，学生要提交以下具体材料，以体现其设计成果。

（1）电子版材料：将项目报告、项目数据集和标注结果放在同一个文件夹下，文件夹命名方式为：班级-姓名-学号。将整个文件夹以压缩包的形式上交给各班学习委员，由学习委员汇总上交给老师。

（2）纸质版材料：项目报告一份，左侧两钉装订。

注意：项目设计说明书目录自动生成，正文排版规范，中文采用宋体小四；数字及英文采用 Times New Roman 小四，1.5倍行距。

参考文献不少于5篇。

4.2 提交时间

第16次课提交电子版及纸质版材料。

五、考核标准（满分100分，占总成绩的40%）

序号

考核项目

考核点及标准

项目调研

（10分）

调研内容全面，即包含项目背景、相关技术、可行性、应用场景及发展方向这5个方面，得10分；

调研内容较全面，即包含项目背景、相关技术、可行性、应用场景及发展方向这5个方面中的3-4个方面，得6-9分；

调研内容不充足，即包含项目背景、相关技术、可行性、应用场景及发展方向这5个方面中的1-2个方面，得1-5分；

未进行项目调研，得0分。

总体设计（15分）

整体设计原理（5分）：

介绍了整体设计原理，且完整、清晰和明确，得4-5分；

介绍了整体设计原理，但不够完整、清晰和明确，得1-3分，

未介绍整体设计原理，得0分。

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一、总体要求

二、完成形式

三、具体要求

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