基于Hadoop的決策樹分類算法的并行化研究開題報告

基于Hadoop的決策樹分類算法的并行化研究開題報告一、選題背景決策樹是一種常用的分類算法，在各個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如醫(yī)療、金融、社會經(jīng)濟(jì)等等。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增大，傳統(tǒng)的串行計算已經(jīng)無法滿足實際數(shù)據(jù)處理要求，因此并行化處理已經(jīng)成為研究的重點(diǎn)。Hadoop是目前最為流行的分布式計算框架，具有可擴(kuò)展、分布式、容錯等特點(diǎn)。因此基于Hadoop的決策樹分類算法的并行化研究是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一。二、研究目的和意義本課題主要研究基于Hadoop的決策樹分類算法的并行化研究，通過將算法并行化，提高數(shù)據(jù)處理的效率，并且可以在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理問題中有效地解決由于數(shù)據(jù)量過大而導(dǎo)致的計算速度慢，內(nèi)存占用大等問題。同時本研究為決策樹算法的研究提供了新的思路和途徑，具有很高的理論和實際價值。三、研究內(nèi)容和方法（1）研究決策樹分類算法的基本原理，了解算法的分析過程和優(yōu)缺點(diǎn)。（2）對Hadoop的基本原理和架構(gòu)進(jìn)行研究，了解其存儲、計算原理和功能特點(diǎn)。（3）研究Hadoop平臺上的決策樹算法并行化處理方法，包括MapReduce并行算法、Spark并行算法等，并且對并行化的具體實現(xiàn)過程進(jìn)行研究。（4）通過實驗對比不同并行算法的效率和精度，評估各種并行算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場景。（5）在實際應(yīng)用前提下，對研究成果進(jìn)行實際運(yùn)用和測試。四、預(yù)期成果（1）對基于Hadoop的決策樹算法并行化處理的相關(guān)算法進(jìn)行研究與分析，挖掘其并行化的優(yōu)化之處。（2）完成基于Hadoop平臺的決策樹分類算法的并行化實現(xiàn)，并與傳統(tǒng)算法進(jìn)行對比，評價并行化算法的優(yōu)缺點(diǎn)、準(zhǔn)確率和速度等性能指標(biāo)。（3）完成一篇高水平的研究論文，把研究成果向?qū)W術(shù)界發(fā)布，提高自己在學(xué)術(shù)界的地位和影響力。五、進(jìn)度計劃初步調(diào)研和文獻(xiàn)閱讀：第1-2周算法原理和分析：第3-4周Hadoop平臺基礎(chǔ)知識學(xué)習(xí)：第4-5周算法并行化的研究：第5-7周實驗方案的確定和實驗數(shù)據(jù)的收集：第8-9周對比實驗與結(jié)果分析：第9-11周文獻(xiàn)細(xì)化和論文初稿編寫：第12-13周論文修改和論文答辯準(zhǔn)備：第14-15周六、參考文獻(xiàn)[1]MeysamRakhshan,AhmadKarimi.Asurveyondecisiontreeclassificationalgorithms.AppliedComputingandInformatics,2019,17(1):1-14.[2]劉俊霖.基于MapReduce的決策樹算法并行化研究[D].同濟(jì)大學(xué),2014.[3]謝劍華,劉洋.基于Hadoop的決策樹算法并行優(yōu)化研究[J].計算機(jī)工程與應(yīng)用,2012,48(1):255-258.[4]郭金亮,何錦生,杜雪.基于Hadoop的決策樹分類算法和流程優(yōu)化研究[J].軟件學(xué)報,2016,27(2):382-396.[5]ZhangChao,MaChenyang,LiuXiong,etal.Researchandimplementationofparalleldecisiontreealgorithmbasedo