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文档简介

基于分布式数据库的并行CART算法的研究与实现的开题报告一、选题背景及意义随着大数据时代到来，数据分析的需求越来越大，尤其是对于企业等机构而言，数据分析可以帮助他们更好地了解其业务和客户，为其业务发展提供保障和参考，并且可以通过大量数据的分析得出规律和预测，从而帮助公司制定更科学、更合理的战略。决策树算法是一种有监督机器学习算法，可以解决分类和回归问题，其中，CART（ClassificationandRegressionTree）是其中的一种常用的决策树算法，CART算法可以很好地处理大规模数据集，能够高效准确并且易于解释的输出某个问题的决策结果。然而，对于大规模数据集的处理，传统的CART算法会面临计算量大、效率低、时间复杂度高等问题，而采用分布式数据库的并行CART算法则可以很好地解决这些问题。二、研究的内容和目标本次研究的主要内容是基于分布式数据库的并行CART算法，旨在：1、探究CART算法在大规模数据集下的问题和不足；2、分析采用分布式数据库的并行CART算法的原理和优劣势；3、设计并实现基于分布式数据库的并行CART算法；4、在实验数据下进行测试与评估，比较其与传统的CART算法的效率和性能。三、研究方法及步骤本次研究主要采用以下方法和步骤：1、进行文献调研和数据收集：收集相关的文献资料，并从开源数据集或基于真实数据集的仿真平台等方面收集数据；2、分析CART算法和传统CART算法的优劣势，探究其在大规模数据集下出现的问题和不足；3、分析分布式数据库的并行CART算法的原理和优劣势，包括数据的切割和节点并行等方面；4、设计并实现基于分布式数据库的并行CART算法；5、在实验数据下进行测试与评估，比较其与传统的CART算法的效率和性能。四、预期成果及创新点本次研究的预期成果是基于分布式数据库的并行CART算法的研究和实现，并进行了相关测试与评估，其创新点主要有：1、创新性地提出了基于分布式数据库的并行CART算法；2、在大规模数据集下，提升了CART算法的效率和性能；3、对分布式数据库的并行CART算法做出了相关性能、可扩展性、易于实现等方面的优化和改进。五、进度安排1、前期调研和文献阅读：3周；2、算法分析和实现：8周；3、测试与评估分析：2周；4、论文撰写及提交：2周。六、参考文献1.Pang,H.,Hu,Y.,Li,B.,etal.(2015).Researchofparallelcartalgorithmbasedonhadoopplatform.JournalofJilinUniversity:InformationScienceEdition,33(6),976-981.2.张弛，肖娟，陈杨.改进的资料分割方法在大数据下CART算法的研究及应用[J].计算机及通讯,2019,7(10):145-149.3.刘行,李

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