一、分布式多媒体海量数据管理系统的设计与应用（论文文献综述）
关云昊[1]（2021）在《河北财税信息管理系统的设计与实现》文中指出随着大数据时代的来临,河北省税务各个业务系统的数据量也在不断增长,从TB级别的数据量快速进入到PB级别的数据量,由于海量数据的出现,财税部门存在信息割据、数据凌乱、应用低效等问题。问题包括（1）数据采集问题,由于税涉及的数据源或系统比较多,数据采集使用技术比较落后,目前好多还使用dblink直接连接方式采集数据,严重影响系统性能;（2）数据共享问题,数据汇聚主要依赖部门逐层数据填报,报送效率低下,业务数据获取难、缺乏标准,数据质量低下,分析应用困难。为了解决此问题,基于河北省财税的数据资源现状,梳理出目前的需求,首先,异构数据采集困难需求,也无法满足财税对数据资源的需求。其次是缺乏数据治理的流程或手段需求,由于前期烟囱式的系统比较多,数据比较分散,并且没有统一的数据标准。然后,税收预警需求,数据分析还停留在静态数据的分析,数据实时性差。最后是数据共享需求,数据由于没有做标准化,无法对数据进行对外提供数据服务。基于如上需求进行分布式架构设计,包括数据采集、数据处理、数据治理、税收预警管理、数据共享共5大模块进行设计。系统在上线运行一段时间后表明,系统具有可靠性好、可用性好、稳定性高、并发性能高等特点,对财税海量数据形成统一的财税数据资源中心,融合异构数据,利用大数据技术支撑上层业务场景,提升财税数据的对外服务能力。推动财税数字化转型,助力服务与治理能力提升。
刘耀方[2]（2020）在《基于微服务的广电节目推荐平台的设计与实现》文中研究表明随着互联网+时代的到来,信息量爆发,使得用户在面对海量信息时,没办法快速地获取到自己真正需要的信息,反而降低了信息的利用率,这就造成了信息超载（information overload）问题。相应的在多媒体方面,因为多媒体数据的爆发,用户在观看电影、电视等多媒体资源时有更多的选择,往往对媒资的选择会显得盲目无从。推荐系统概念的兴起,正是为了解决信息过载的问题。推荐系统设计的初衷是通过收集用户的行为,结合物料池的物料数据,通过对行为数据和物料数据建模,匹配两者之间相似度,以此向用户推荐可能感兴趣的物料。传统单体开发模式以为着系统高度的耦合,既不便于开发,也不便于系统后期的维护。而这些问题最好的解决方案就是微服务的开发方式。微服务框架里,各个功能组件高内聚,服务之间低耦合,服务之间的数据传输依靠网络通信,对于系统开发和维护都是非常友好的。本文将着眼于一个基于微服务的面向广电行业的节目推荐平台的设计与实现,目的是使广电行业运营商能够通过该平台,根据自身业务需要,按照推荐系统线性流程的方式,进行少许配置,从而快速上线一套适用的广电推荐系统。本人主要工作内容是根据推荐系统运行流程对系统进行子服务拆分,从推荐场景配置、数据源管理到任务的配置再到最终推荐结果的获取,不同的流程分模块独立开发,顺利应用微服务的开发模式。不同模块完成推荐系统流程中某一阶段特定的功能,最终,平台实现了面向广电行业的节目推荐的完整解决方案。同时在任务配置模块利用了分层的思想,分为离线任务、近线任务、在线任务,不仅能够使用复杂的算法进行推荐结果的计算,也能实时的对请求做出响应,还可以对推荐结果进行更新,保证不过时。本论文提出的推荐平台在上线实际运行的情况下,客户能够通过它快速上线广电节目推荐服务,用户请求次数快速上升,用户点击通过率（UCTR,User Click-Through-Rate）和订购率明显提高。同时,平台支持多种推荐行业、推荐场景,能够根据业务需求灵活更新。平台性能方面,依托DevOps实践,能够满足高并发高可用场景下的性能要求。
刘奕[3]（2020）在《5G网络技术对提升4G网络性能的研究》文中研究指明随着互联网的快速发展,越来越多的设备接入到移动网络,新的服务与应用层出不穷,对移动网络的容量、传输速率、延时等提出了更高的要求。5G技术的出现,使得满足这些要求成为了可能。而在5G全面实施之前,提高现有网络的性能及用户感知成为亟需解决的问题。本文从5G应用场景及目标入手,介绍了现网改善网络性能的处理办法,并针对当前5G关键技术 Massive MIMO 技术、MEC 技术、超密集组网、极简载波技术等作用开展探讨,为5G技术对4G 网络质量提升给以了有效参考。
刘森,张书维,侯玉洁[4]（2020）在《3D打印技术专业“三教”改革探索》文中研究指明根据国家对职业教育深化改革的最新要求,解读当前"三教"改革对于职教教育紧迫性和必要性,本文以3D打印技术专业为切入点,深层次分析3D打印技术专业在教师、教材、教法（"三教"）改革时所面临的实际问题,并对"三教"改革的一些具体方案可行性和实际效果进行了探讨。
范波[5]（2019）在《地质调查成果大数据平台建设与科技竞争力评价》文中研究指明地质行业是国家经济发展的重要支柱产业之一,地质调查科技创新水平直接影响地质行业发展。近年来,地质调查科技工作日趋得到重视,各省都建设了地质调查成果的信息化系统和平台,利用信息化手段管理成果数据,并且经过积累已经沉淀了包括大量论文、专利、项目以及成果数据在内的数据资源。然而,现有的地质科技成果管理系统相对独立,数据难以集成共享与分析利用,而且缺少适用于地质行业的科技竞争力评价体系,导致众多调查数据成为信息孤岛,调查成果无法有效利用。本文研究旨在整合与集成多个地质科技成果信息系统的方法和技术,实现地质行业科技成果数据互通共享,建设地质大数据平台,同时科学选取指标构建地质调查科技成果科技竞争力评价体系,利用大数据分析技术和层次分析法,对全国不同区域的地质调查科技竞争力进行评价和对比,提出加快地质行业科技创新发展的建议。研究取得以下主要成果和认识:分析了地质调查科技成果登记、出版物管理、成果奖励申报等应用系统集成与数据共享的需求特点,给出了地质调查科技成果大数据平台应用系统集成方法,提出基于全新分布式体系结构、数据总线技术的地质调查科技成果应用系统集成方法,制定了数据标准化规范,形成了数据层集成模型、业务层集成模型及展示层集成模型,并利用面向服务的系统架构和数据总线模型,实现应用系统的用户统一认证和数据共享。设计实现了适用于地质调查成果大数据的分布式数据库,针对地质调查大数据存在的结构化、半结构化、非结构化和流式数据,采用Hadoop架构和海量数据查询分析服务集群技术,实现多源异构数据的加载和存储,提供地质调查科技成果的数据查询、全文检索、数据离线批处理分析、交互式分析、图分析、数据挖掘等多种数据处理模式。采用国际上先进的IMD科技投入和科技产出模型,利用层次分析法,其中科技竞争力投入指标主要选取经费、人员和环境设施等指标;科技竞争力产出因素选取成科技成果、人员培训、成果转化等指标,构建适合地质行业特点的科技竞争力评价体系。依托大数据平台和科技竞争力评价体系,对全国各省地质调查科技成果进行量化、评价和比较,结合各省情况提出针对性的建议,全面了解不同区域科技竞争力的优势和弱点,优化地质科技发展规划和科技政策,提升地质调查科技成果管理工作水平,对地质调查行业创新发展提供科学的数据支撑。
李富贵[6]（2018）在《基于大数据技术的政府绩效信息使用研究》文中研究指明随着政府绩效管理理论和实践的不断探索,学术界积累了丰富的研究成果,呈现欣欣向荣的发展态势。同时绩效管理尚存在较多的问题,理论研究和实践探索开始进入反思阶段。国内外学者越来越聚焦于绩效管理循环的终端,更加关注绩效结果对公共组织及社会服务的影响,关注绩效信息与数据对内部管理及外部责任所产生的效应。由此便开启了值得绩效管理学界进一步研究和探讨的问题:政府如何更好的使用绩效信息,提高绩效管理的质量和效益。政府绩效管理存在诸多困境和挑战,亟需进行更深层的变革,实现方式改进和系统建构。采用新的研究方法和视角来促进绩效信息使用的研究,对实现政府绩效管理的有效性、科学性和可持续性有着重要的意义。随着网络信息技术的发展,大数据成为主流浪潮。大数据的引入将是未来政府绩效管理理论研究和实践发展的方向。绩效信息使用在理论和实践中存在的问题是本文的研究起点。基于对绩效信息使用理论的分析,本研究尝试理论和技术相结合,以大数据技术的视角分析绩效信息使用这一具体问题。本文围绕绩效信息来源的使用和绩效信息结果的使用两个维度,建构大数据视角下政府绩效信息使用的分析框架,再结合案例分析大数据技术对促进绩效信息使用的作用机理与效应,验证大数据技术对绩效信息使用质量和效益的影响。本文主要研究内容包括:导论部分梳理有关绩效信息使用的理论表达和实践指向,提出本文的研究目的和价值,设计研究思路和研究方法。第二章,通过对政府绩效信息使用的理论与实践分析,厘清政府绩效信息使用的价值、方式和影响因素。总结目前政府绩效管理实践中绩效信息使用存在问题与解决对策,为后续构建面向大数据的绩效信息使用机制提供启示和思路。第三章,为解决绩效信息使用客观性和科学性的问题,本部分尝试以大数据技术的视角分析绩效信息使用,侧重从大数据技术分析促进绩效信息使用过程中的技术和方法,并从绩效信息来源的使用和绩效信息结果的使用两个维度尝试构建政府绩效信息使用系统模型。第四章,以X市J区行政服务中心作为典型案例,深入剖析大数据技术应用于绩效信息来源使用中的主要方法、技术、流程和作用机理,以解决绩效信息客观性的问题。第五章,以X市财政综合信息系统为例,从决策者的宏观管理的视角出发,探讨如何利用大数据技术,促进财税业务的数据和绩效信息的使用,为政府部门提供决策支持分析,提升绩效信息使用科学性。结论部分是对全文进行总结性阐述,归纳文章的创新与不足,提出未来研究展望。本文研究结论如下:第一,从技术角度验证了跨学科研究绩效信息使用的可行性。通过尝试不同学科结合的分析思路,较好的验证了跨学科的技术分析和理论研究具有可行性。第二,从案例分析的视角考证了大数据应用于绩效信息使用的可操作性。透过典型案例本文验证了大数据技术下绩效信息使用的流程、方法和效果,增强了理论分析的说服力,也佐证了大数据技术在实践中具备较强的可操作性。第三,面向大数据的政府绩效信息使用分析框架具备解释力。在借鉴大数据工具和系统架构的基础上,本文构建了大数据技术下的政府绩效信息使用系统模型。该分析框架既符合当前大数据应用的技术实际,同时也能很好的将大数据工具和绩效信息研究客体有机衔接起来,具有较好的解释力。第四,本文验证了大数据技术能够提升绩效信息来源的质量,提高绩效信息的客观性。在绩效信息来源使用维度,案例分析验证了大数据的采集和预处理技术能够实现信息采集与预处理的自动化、实时化和多样化,提升绩效信息客观性。第五,大数据有助提升绩效信息结果使用质量和效益。在绩效信息结果使用维度,大数据的分布式计算和分析处理技术能够辅助决策支持系统,信息使用面向能够从微观管理转向决策支持,实现绩效信息使用的科学性,提高政府管理决策的质量。
徐道柱[7]（2017）在《面向服务的空间数据管理关键技术研究》文中指出随着信息技术的飞速发展,空间数据应用已经迈入网络化的信息服务时代,而海量空间数据高效管理是建立统一、可动态扩展、分布式空间信息服务中心,实现海量空间信息存储与共享,提供高效空间信息服务的基础。本文主要研究面向服务的空间数据管理关键技术,所做的主要工作及取得的成果有:1、总结了空间信息应用与空间数据管理的研究进展,分析了面向服务应用环境下海量空间数据高效管理相关技术的研究现状和发展趋势。提出了论文研究的基本思路,即:基于通用分布式文件系统和数据库,研究面向空间信息的专用文件系统和空间数据库管理系统,设计面向服务的多元海量空间数据一体化管理模型和技术框架,对其中关键技术进行改进和创新。2、论文利用开源通用分布式文件系统,顾及空间数据特点,针对地图瓦片、影像金字塔数据等文件数多、文件数据量小、数据访问具有空间局部性的特点进行改进,构建海量空间数据文件系统（MGFS）,并采用小文件聚合和分布索引技术,解决通用分布式文件系统海量小文件管理能力不足的问题,提供海量文件高效存储和并发访问能力。3、在海量空间数据文件系统（MGFS）的基础上,设计了半结构化空间数据存储引擎（MGBase）,结合关系数据库,提出了基于“MGFS+RDBMS+MGBase”架构的分布式空间数据库系统的模型与体系结构,建立适应空间信息特点的分布式空间数据库原型系统,针对空间数据的使用场景,设计了空间数据的Row Key编码原则,对空间数据物理存储优化设计,提供结构化、半结构化和非结构化的多元空间数据高效存储管理和并发访问能力。4、分析了分布式空间数据模型研究现状和空间数据应用场景,提出了海量空间数据模型设计要求。针对主要空间信息服务的不同数据要求,设计了面向显示、搜索、空间分析和数据服务的空间数据集,在此基础上,针对多种数据类型、多种尺度、多版本以及多种坐标系统的多元空间数据分别设计相应数据模型,并基于全球统一剖分编码、数据分级、数据分块和版本管理规则,构建面向服务的一体化多元空间数据模型,从而实现海量多元空间数据分布式高效管理,为上层空间信息网络服务提供大量并发用户对海量数据的高性能访问能力。5、分析了空间数据索引技术研究现状,在分布式空间数据组织模型基础上,结合全球剖分编码策略,设计了包括数据面片、数据层、数据块及数据块内索引的分布式空间数据多级索引方法,基于HHCode编码实现了地理目标索引的并行化改造,解决了空间数据索引并发创建和高并发条件下的数据高效访问问题。6、针对空间数据在并行入库、索引创建等处理过程中需要全局统一创建空图层、元数据信息以及进行目标ID生成等需求,在MapReduce并行处理框架的基础上,新增了Job生成与提交框架和Joint模块,构建了海量空间数据并行处理框架,解决了在Map、Reduce阶段各TaskTracker之间资源需求协调统一问题。7、开展了实验系统设计,设计了包括数据存储、数据查询、局部更新等内容的实验流程,开展了空间数据装载、并发访问、局部更新能力实验,验证了海量空间数据的分布式高效管理能力,并在此基础上针对测绘信息服务系统研制需求和新疆测绘信息数据中心建设,开展了典型空间信息服务实验。
李学龙,龚海刚[8]（2015）在《大数据系统综述》文中研究说明随着科学、技术和工程的迅猛发展,近20年来,许多领域（如光学观测、光学监控、健康医护、传感器、用户数据、互联网和金融公司以及供应链系统）都产生了海量的数据（更恰当的描述或许是"无限"的数据,例如,在光学观测和监控等应用中,数据都是源源不断而来的,形成了"数据灾难"）,大数据的概念也随之再次引起重视.与传统的数据相比,除了大容量等表象特点,大数据还具有其他独特的特点,例如大数据通常是无结构的,并且需要得到实时分析,因此大数据的发展需要全新的体系架构,用于处理大规模数据的获取、传输、存储和分析.本文对大数据分析平台进行了尽可能详尽的文献调研,首先介绍了大数据的基本定义和大数据面临的一些挑战;然后提出了大数据系统框架,将大数据系统分解为数据生成、数据获取、数据存储和数据分析等4个模块,这4个模块也构成了大数据价值链;随后讨论了学术界和工业界中和大数据相关的方法和机制;最后介绍了典型的大数据系统基准和大数据的一些科学问题.本文意图为非专业读者提供大数据的全景知识,也为高级读者定制自己的大数据解决方案提供辅助思想,希望能够对大数据相关的科技和工程人员起到一些参考作用.
曹海傧[9]（2013）在《海量视频的分布式协作处理与检索研究》文中认为随着视频分享网站的迅猛发展,视频的数量在近些年急剧地增加。如何有效地对海量视频进行处理与检索已经成为多媒体应用领域中亟待研究和解决的问题。海量视频的分布式协作处理与检索中存在的主要问题包括：（1）多媒体内容处理中的计算任务与计算资源的协同调度问题,即对任务的资源需求进行预测并匹配合适的计算资源；（2）海量相似视频的快速检索问题；（3）海量视频的快速拷贝检测问题。针对上述问题,本论文的主要研究工作和创新点如下：1.提出了一种面向多媒体内容处理的分布式计算中间件针对多媒体内容处理中的计算任务与计算资源的协同调度问题,设计与实现了一种面向多媒体内容处理的分布式计算中间件。该中间件自动的管理计算资源与计算任务,通过基于极限学习机的执行时间估计算法优化系统的性能。该中间件可以作为一个标准的组件应用于多种多媒体内容制作业务,通过复用该中间件,可以有效地简化分布式环境下实现多媒体内容处理的难度。该中间件已经被应用于一个多媒体内容处理平台,针对渲染、转码和特效合成这3种任务的实验结果表明提出的基于极限学习机的时间估计算法相对于随机负载均衡算法最大完成时间减少26%以上。2.提出了一种基于分布式LSH的海量视频快速检索方法针对海量相似视频的快速检索问题,提出一种基于分布式LSH的海量视频快速检索方法。该方法采用基于内存约束的分布式哈希结构,称为MD-LSH,有效地解决了快速与可扩展性问题。本方法首先从视频序列中提取出特征向量集合,然后使用MD-LSH对高维特征向量建立索引,根据返回的相似帧集合对相关的视频进行相似度计算,最后排序得到相似视频的查询结果。该方法支持在分布式多节点环境下对海量视频进行快速检索,实验结果表明本文的方法查询时间比现有对比方法快4倍以上,同时采用分布式的架构,具有可扩展性。3.提出了一种快速有效的海量视频拷贝检测方法针对海量视频的拷贝检测问题,提出了一种基于SimHash的快速有效的视频拷贝检测方法。该方法首先将视频表示为基于离散余弦变换的时空特征,然后基于SimHash建立鲁棒的压缩签名,通过在多张签名表中进行高效的汉明距离检索完成视频拷贝检测。该方法支持在分布式多节点环境下对海量视频进行快速拷贝检测,针对包含10335个视频,大小为272.48GB的数据集的实验结果表明本文的方法F值达到0.952,平均检索时间比现有对比方法快15.2倍以上。上述研究成果（1）己应用于国家863课题“分布式宽带业务制作协同环境的开发”中的“协同计算与资源调度子系统”中。上述研究成果（2）、成果（3）己应用于国家科技支撑计划课题“增强型搜索系统架构、关键技术及测试规范的研究”中的“增强型搜索系统中多媒体搜索”中。
陈泽锋[10]（2013）在《数字博物馆海量数据的分布式存储关键技术研究与实现》文中研究指明数据存储系统是数字博物馆体系架构的核心部分。在当前数字博物馆资源快速增长的环境下,数字博物馆海量资源对数据存储和管理系统提出了新的挑战。本文针对当前数字博物馆海量数据存储和管理方法存在的若干问题,主要研究了数字博物馆海量多媒体小文件的存储和多尺度空间数据的管理技术,分别提出了基于HDFS的小文件合并策略和基于HBase的海量文物空间数据的管理技术。取得的主要成果如下：一、根据数字博物馆包含大量多媒体小文件资源的特点,提出了一种基于HDFS的海量多媒体小文件合并存储策略,其基本思想是将大量的小文件合并成大的聚簇文件后,一起保存到HDFS中,该策略相比于原始的HDFS,有效地减少了大量小文件对主节点的内存消耗,提高了文件写入性能,同时为聚簇文件中的小文件建立文件索引,降低了文件的读取时间。二、研究了文物的多尺度空间数据的特点,提出了一种适于海量多尺度空间数据的POZ空间填充曲线及基于HBase的文物多尺度空间数据存储模型,实现对海量多尺度空间数据的管理和快速访问,与传统关系数据存储方法对比,该方法在管理海量文物的多尺度空间数据方面优秀性能。三、最后我们基于本文的研究成果,设计并部署了数字博物馆海量数据的分布式存储系统,系统的构建采用三层体系结构,即存储层、组织层和数据访问层；存储层采用HDFS分布式文件系统,提供海量数据存储能力；组织层基于HBase提供结构化的数据组织,同时实现了多媒体小文件合并和文物的多尺度空问数据的管理；数据访问层是系统与上层应用的交互接口,主要提供数据操作和数据管理功能。
二、分布式多媒体海量数据管理系统的设计与应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、分布式多媒体海量数据管理系统的设计与应用（论文提纲范文）
（1）河北财税信息管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 论文内容与目标 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 需求分析 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.1.1 数据采集管理需求分析 |
| 2.1.2 数据处理需求分析 |
| 2.1.3 数据治理需求分析 |
| 2.1.4 税收预警管理分析 |
| 2.1.5 数据共享需求分析 |
| 2.2 非功能性需求分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 系统设计 |
| 3.1 系统架构设计 |
| 3.1.1 总体架构设计 |
| 3.1.2 技术架构设计 |
| 3.1.3 总体流程设计 |
| 3.1.4 网络拓扑结构设计 |
| 3.1.5 功能结构设计 |
| 3.2 系统功能总体设计 |
| 3.2.1 数据采集管理设计 |
| 3.2.2 数据处理设计 |
| 3.2.3 数据治理设计 |
| 3.2.4 税收预警管理设计 |
| 3.2.5 数据共享设计 |
| 3.3 数据库表结构设计 |
| 3.3.1 数据采集表 |
| 3.3.2 数据分析表 |
| 3.3.3 数据仓库表 |
| 3.3.4 监控管理表 |
| 3.3.5 服务管理表 |
| 3.3.6 日志管理表 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 系统实现 |
| 4.1 系统功能实现 |
| 4.1.1 数据采集模块实现 |
| 4.1.2 数据处理模块实现 |
| 4.1.3 数据治理模块实现 |
| 4.1.4 数据共享模块实现 |
| 4.1.5 税收预警管理模块实现 |
| 4.2 本章小结 |
| 第5章 系统测试 |
| 5.1 测试概述 |
| 5.2 测试通过标准 |
| 5.3 测试策略 |
| 5.3.1 测试设计 |
| 5.3.2 测试控制 |
| 5.4 缺陷严重度描述 |
| 5.5 压力测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）基于微服务的广电节目推荐平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 推荐平台的国内外研究历史与现状 |
| 1.2.1 广电节目推荐平台的国内外研究历史与现状 |
| 1.2.2 通用化推荐平台的国内外研究历史与现状 |
| 1.3 本文的目标和主要工作内容 |
| 1.4 论文的结构组织 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 相关技术概述 |
| 2.2 主要技术 |
| 2.2.1 Spring应用框架Spring Boot |
| 2.2.2 微服务解决方案Spring Cloud |
| 2.2.3 版本控制工具Git |
| 2.2.4 持续集成工具Jenkins |
| 2.2.5 容器化技术Docker |
| 2.2.6 容器集群编排工具Docker Swarm |
| 2.2.7 分布式大数据平台Hadoop |
| 2.2.8 消息队列技术Kafka与 MQ |
| 2.2.9 内存化数据库Redis |
| 2.2.10 任务调度工具Azkaban |
| 2.2.11 前端框架Vue |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于微服务的广电节目推荐平台的需求分析 |
| 3.1 需求分析概述 |
| 3.2 拟解决问题 |
| 3.3 功能性需求分析 |
| 3.4 非功能性需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于微服务的广电节目推荐平台的软件设计 |
| 4.1 广电节目推荐平台的架构设计 |
| 4.2 广电节目推荐平台技术架构 |
| 4.3 广电节目推荐平台的微服务组件 |
| 4.3.1 服务治理 |
| 4.3.2 服务监控 |
| 4.3.3 配置中心 |
| 4.3.4 网关 |
| 4.4 广电节目推荐平台的功能结构设计 |
| 4.5 数据库设计 |
| 4.5.1 数据源配置模块数据库设计 |
| 4.5.2 算子库配置模块的数据库设计 |
| 4.5.3 推荐结果模块的数据库设计 |
| 4.6 详细设计 |
| 4.6.1 数据源配置模块详细设计 |
| 4.6.2 离线任务配置模块详细设计 |
| 4.6.3 在线推荐模块详细设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于微服务的广电节目推荐平台的实现 |
| 5.1 开发环境和运行环境 |
| 5.2 行业管理和场景管理模块 |
| 5.3 数据源配置模块 |
| 5.3.1 离线数据源处理 |
| 5.3.2 实时数据源处理 |
| 5.4 算子管理 |
| 5.5 离线任务管理 |
| 5.6 近线任务管理 |
| 5.7 在线任务管理 |
| 5.8 推荐测试 |
| 5.9 AB测试和媒资排行 |
| 5.10 系统非功能需求模块 |
| 5.10.1 系统监控模块 |
| 5.10.2 服务容灾 |
| 5.10.3 系统部署 |
| 5.11 本章小结 |
| 第六章 系统功能测试和评估 |
| 6.1 测试环境 |
| 6.2 系统功能测试 |
| 6.2.1 系统登陆和权限测试 |
| 6.2.2 行业、场景管理测试 |
| 6.2.3 算法管理测试 |
| 6.2.4 任务管理测试 |
| 6.2.5 推荐API测试 |
| 6.2.6 统计分析测试 |
| 6.3 系统性能测试 |
| 6.3.1 测试说明 |
| 6.3.2 接口选取 |
| 6.3.3 测试集群 |
| 6.3.4 测试方法 |
| 6.3.5 测试执行与结果 |
| 6.3.6 性能测试总结 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）5G网络技术对提升4G网络性能的研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 4G网络现处理办法 |
| 2 4G网络可应用的5G关键技术 |
| 2.1 Msssive MIMO技术 |
| 2.2 极简载波技术 |
| 2.3 超密集组网 |
| 2.4 MEC技术 |
| 3 总结 |
（4）3D打印技术专业“三教”改革探索（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 3D打印技术专业“三教”面临的突出问题 |
| 1.1 师资团队的教学素养相对偏差 |
| 1.2 3D打印技术专业教材不成体系，资源匮乏 |
| 1.3 教法难以提升学生参与的主动性 |
| 2 3D打印技术应用专业“三教”改革措施 |
| 2.1 通过“名师引领、双元结构、分工协作”的准则塑造团队 |
| 2.1.1 依托有较强影响力的带头人，有效开发名师所具备的引领示范效果 |
| 2.1.2 邀请大师授教，提升人才的技术与技能水准 |
| 2.2 推进“学生主体、育训结合、因材施教”的教材变革 |
| 2.2.1 设计活页式3D打印教材 |
| 2.2.2 灵活使用信息化技术，形成立体化的教学 |
| 2.3 创新推行“三个课堂”教学模式，推进教法改革 |
| 2.3.1 采取线上、线下的混合式教法 |
| 2.3.2 构建与推进更具创新性的“三个课堂”模式 |
（5）地质调查成果大数据平台建设与科技竞争力评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 前言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 研究方法和技术路线 |
| 1.5 完成的主要工作量 |
| 1.6 创新点 |
| 第2章 地质调查成果大数据平台整体架构及关键技术研究 |
| 2.1 地质调查数据特征及大数据平台需求分析 |
| 2.2 地质调查成果大数据平台构建方法 |
| 2.3 数据采集技术 |
| 2.4 数据存储技术 |
| 2.5 多源数据融合与单点登录技术 |
| 2.6 系统接口技术 |
| 第3章 地质调查成果大数据平台设计 |
| 3.1 系统结构设计 |
| 3.2 大数据中心设计 |
| 3.3 数据库设计 |
| 第4章 地质调查成果大数据平台实现 |
| 4.1 管理功能实现 |
| 4.2 大数据中心实现 |
| 第5章 地质调查成果科技竞争力评价 |
| 5.1 地质调查成果科技竞争力评价研究主要方法 |
| 5.2 地质调查成果科技竞争力评价指标选取及权重确立 |
| 5.3 地质调查成果科技竞争力评价体系构建 |
| 5.4 地质调查成果科技竞争力评价结论及建议 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 论文主要工作与贡献 |
| 6.2 问题和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（6）基于大数据技术的政府绩效信息使用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 导论 |
| 第一节 研究背景和意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 文献综述 |
| 一、政府绩效信息使用研究综述 |
| 二、大数据研究综述 |
| 三、面向大数据的政府绩效管理研究综述 |
| 四、研究述评 |
| 第三节 核心概念界定 |
| 一、政府绩效管理 |
| 二、政府绩效信息 |
| 三、政府绩效信息使用 |
| 四、大数据 |
| 第四节 研究内容、方法与技术路线 |
| 一、研究思路与研究内容 |
| 二、研究方法 |
| 三、技术路线图 |
| 第二章 政府绩效信息使用的理论与实践 |
| 第一节 政府绩效信息使用的理论分析 |
| 一、政府绩效信息的性质与价值 |
| 二、政府绩效信息的使用方式 |
| 三、政府绩效信息使用的影响因素 |
| 第二节 政府绩效信息使用的现状分析 |
| 一、绩效信息及其使用存在的问题 |
| 二、改进绩效信息使用的政策建议 |
| 第三章 基于大数据的政府绩效信息使用模式构建 |
| 第一节 大数据与政府绩效信息的关联衔接 |
| 一、大数据在政府绩效管理环节中的作用 |
| 二、大数据与绩效信息使用的关联衔接 |
| 第二节 基于大数据的政府绩效信息使用的分析框架 |
| 一、基于大数据的政府绩效信息使用分析框架设计思路 |
| 二、基于大数据技术的政府绩效信息使用系统模型研究 |
| 三、构建基于大数据技术的政府绩效信息使用系统模型的必要性 |
| 第四章 基于大数据的绩效信息来源的使用—以X市J区行政服务中心为例 |
| 第一节 基于大数据的绩效信息来源使用的设计思路 |
| 一、政府绩效信息来源使用的理论与实践分析 |
| 二、基于大数据技术的绩效信息来源使用的设计思路 |
| 第二节 面向大数据的行政服务中心绩效信息来源使用的作用机理 |
| 一、X市J区行政服务中心绩效管理系统的设计分析 |
| 二、大数据采集技术提升绩效信息客观性的分析 |
| 三、大数据清洗技术提升绩效信息准确性的分析 |
| 四、大数据存储技术提升绩效信息汇总时效性的分析 |
| 第三节 行政服务中心绩效信息来源的使用效应分析 |
| 一、基于大数据技术的绩效信息管理系统建设成效分析 |
| 二、行政服务中心绩效信息管理系统未来展望 |
| 第五章 基于大数据的绩效信息结果使用——以X市财政大数据平台为例 |
| 第一节 基于大数据的绩效信息结果使用设计思路 |
| 一、绩效信息结果使用研究的不同视角 |
| 二、大数据思维下绩效信息结果使用的新思路 |
| 三、基于大数据技术的绩效信息结果使用设计思路 |
| 第二节 面向大数据的财政绩效信息结果使用作用机理 |
| 一、基于大数据技术的财政决策支持系统的框架模型 |
| 二、财政绩效信息结果在决策支持中的应用分析 |
| 第三节 面向大数据的财政绩效信息结果使用效应分析 |
| 一、面向大数据的财政决策支持系统成效分析 |
| 二、财政决策支持系统未来展望 |
| 第六章 结语 |
| 第一节 研究结论与创新 |
| 一、研究结论 |
| 二、研究创新之处 |
| 第二节 研究不足与展望 |
| 一、研究不足 |
| 二、研究展望 |
| 参考文献 |
| 一、英文文献 |
| 二、中文文献 |
| 攻读学位期间的学术成果 |
| 致谢 |
（7）面向服务的空间数据管理关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状与分析 |
| 1.2.1 空间数据存储方式 |
| 1.2.2 空间数据管理技术 |
| 1.2.3 空间数据组织模型 |
| 1.2.4 现状分析 |
| 1.3 选题来源 |
| 1.4 本文研究目标和主要研究内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 面向服务的空间数据管理理论和技术基础 |
| 2.1 空间数据管理相关概念 |
| 2.1.1 空间数据 |
| 2.1.2 数据管理模型 |
| 2.1.3 空间数据组织与管理 |
| 2.2 面向服务的概念和内涵 |
| 2.2.1 面向服务的概念 |
| 2.2.2 面向服务的设计原则 |
| 2.2.3 面向服务与空间数据管理 |
| 2.3 面向服务的空间数据管理技术框架 |
| 2.3.1 面向服务的空间数据管理框架 |
| 2.3.2 面向服务的空间数据管理框架实现技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 面向服务的空间数据模型 |
| 3.1 应用场景与需求分析 |
| 3.1.1“多元”空间数据的一体化数据模型需求 |
| 3.1.2 针对服务特点的数据模型需求 |
| 3.1.3 高效部署、访问和更新的需求 |
| 3.1.4 高并发读取与并行运算的需求 |
| 3.2 设计思路 |
| 3.3 全球格网划分技术 |
| 3.3.1 现有格网划分技术分析 |
| 3.3.2 本文格网划分方案 |
| 3.4 面向服务的一体化多元空间数据模型 |
| 3.4.1 以应用为导向的空间数据集设计 |
| 3.4.2 面向服务空间数据模型总体设计 |
| 3.4.3 全球多级多时相矢量数据模型 |
| 3.4.4 全球多级多时相栅格数据模型 |
| 3.4.5 地名数据模型 |
| 3.4.6 实景影像数据模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 海量空间数据存储技术 |
| 4.1 面向海量空间数据存储的分布式文件系统 |
| 4.1.1 系统模型与体系结构 |
| 4.1.2 系统组成 |
| 4.1.3 空间数据小文件处理方法 |
| 4.1.4 性能对比实验 |
| 4.2 海量半结构化空间数据管理技术 |
| 4.2.1 体系结构 |
| 4.2.2 功能描述与模块设计 |
| 4.2.3 空间数据优化存储Rowkey设计策略 |
| 4.3 典型数据存储方案设计 |
| 4.3.1 全球多级多时相矢量数据存储方案 |
| 4.3.2 全球多级多时相栅格数据存储方案 |
| 4.3.3 地名数据存储方案 |
| 4.3.4 实景数据存储方案 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 海量空间数据索引及并行处理技术 |
| 5.1 分布式空间数据多级索引建立 |
| 5.1.1 分布式空间数据管理架构 |
| 5.1.2 分布式多级空间索引设计实现 |
| 5.1.3 性能对比实验 |
| 5.2 空间数据并行处理框架 |
| 5.2.1 空间数据并行处理框架设计 |
| 5.2.2 并行处理框架处理流程 |
| 5.2.3 性能对比实验 |
| 5.3 空间数据并行部署方案 |
| 5.3.1 矢量数据并行部署方案 |
| 5.3.2 栅格数据并行部署方案 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 实验系统设计及应用 |
| 6.1 实验系统架构设计 |
| 6.2 开发及实验环境 |
| 6.3 实验数据及部署 |
| 6.3.1 基础数据种类和内容 |
| 6.3.2 服务产品种类和内容 |
| 6.3.3 数据中心部署的内容 |
| 6.4 实验与分析 |
| 6.4.1 实验主要内容及流程 |
| 6.4.2 空间数据装载能力实验 |
| 6.4.3 空间数据并发访问能力实验 |
| 6.4.4 空间数据局部更新能力实验 |
| 6.4.5 典型空间信息服务实验 |
| 6.5 成果应用 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.1.1 主要研究工作 |
| 7.1.2 主要创新点 |
| 7.2 下一步研究工作 |
| 参考文献 |
| 作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作 |
| 致谢 |
（8）大数据系统综述（论文提纲范文）
| 1引言 |
| 2大数据国内外现状 |
| 2.1国外研究现状 |
| 2.2国内研究现状 |
| 3大数据基础 |
| 3.1大数据定义 |
| 3.2大数据的历史 |
| 3.3大数据处理方式: 流式处理和批处理 |
| 4大数据系统架构 |
| 4.1大数据系统: 价值链观点 |
| 4.2大数据系统: 层次观点 |
| 4.3大数据系统面临的挑战 |
| 5阶段 I: 数据生成 |
| 5.1数据源 |
| (1) 商业数据 |
| (2) 网络数据 |
| (3) 科学研究数据 |
| 5.2数据属性 |
| 6阶段 II: 数据获取 |
| 6.1数据采集 |
| (1) 传感器 |
| (2) 日志文件 |
| (3) Web爬虫 |
| 6.2数据传输 |
| (1) IP骨干网传输 |
| (2) 数据中心传输 |
| 6.3数据预处理 |
| (1) 数据集成 (Data integration) |
| (2) 数据清洗 (Data cleansing) |
| (3) 冗余消除 (Redundancy elimination) |
| 7阶段 III: 数据存储 |
| 7.1存储基础设施 |
| 7.2数据管理框架 |
| (1) 文件系统 |
| (2) 数据库技术 |
| (a) 键值存储数据库 |
| (b) 列式存储数据库 |
| (c) 文档数据库 |
| (d) 其他No SQL和混合数据库 |
| (e) No SQL数据库比较 |
| (3) 编程模型 |
| 8阶段 IV: 大数据分析 |
| 8.1数据分析目的和分类 |
| 8.2应用演化 |
| 8.3常用分析方法 |
| 9大数据分析分类 |
| 9.1结构化数据分析 |
| 9.2文本分析 |
| 9.3Web 数据分析 |
| 9.4多媒体数据分析 |
| 9.5社交网络数据分析 |
| 9.6移动数据分析 |
| 9.7光学观测和监控数据分析 |
| 10大数据系统基准 (benchmark) |
| 10.1面临的挑战 |
| 10.2研究现状 |
| 11大数据科学问题 |
| 12结论 |
（9）海量视频的分布式协作处理与检索研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 图目录 |
| 表目录 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 海量视频处理与检索的关键问题 |
| 1.2.1 分布式多媒体内容处理 |
| 1.2.2 大规模相似视频检索 |
| 1.2.3 大规模视频拷贝检测 |
| 1.3 本文研究内容与创新点 |
| 1.4 本文组织与结构 |
| 第2章 相关技术研究 |
| 2.1 多媒体内容制作 |
| 2.2 资源管理与任务调度 |
| 2.2.1 资源管理与任务调度架构 |
| 2.2.2 任务调度过程 |
| 2.2.3 任务调度算法 |
| 2.2.4 资源管理与任务调度系统 |
| 2.3 视频的结构分析 |
| 2.3.1 镜头分割 |
| 2.3.2 关键帧提取 |
| 2.4 视频的特征提取 |
| 2.4.1 颜色特征 |
| 2.4.2 局部特征 |
| 2.4.3 视觉单词 |
| 2.5 大规模匹配技术 |
| 2.5.1 距离度量 |
| 2.5.2 基于树的结构 |
| 2.5.3 局部敏感哈希 |
| 2.5.4 面向不同距离度量的LSH |
| 2.5.5 基于倒排的索引结构 |
| 第3章 面向多媒体内容处理的分布式计算中间件 |
| 3.1 分布式宽带业务协同环境 |
| 3.2 分布式多媒体内容处理系统框架 |
| 3.3 面向多媒体内容处理的分布式计算中间件 |
| 3.4 基于ELM的执行时间估计算法 |
| 3.5 业务实现 |
| 3.5.1 动漫渲染 |
| 3.5.2 特效合成 |
| 3.5.3 集群转码 |
| 3.6 实验结果 |
| 3.7 结论 |
| 第4章 基于分布式LSH的海量视频快速检索方法 |
| 4.1 视频的相似性检索 |
| 4.1.1 视频特征表示 |
| 4.1.2 视频索引方法 |
| 4.2 问题描述与LSH |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 基于p-Stable的LSH |
| 4.3 基于分布式LSH的海量视频快速检索方法 |
| 4.3.1 基于分布式LSH的相似视频检索框架 |
| 4.3.2 基于内存约束的分布式LSH结构 |
| 4.3.3 分布式索引构建算法 |
| 4.3.4 相似帧集合查询算法 |
| 4.3.5 视频的相似度计算 |
| 4.3.6 优化 |
| 4.4 实验结果 |
| 4.5 结论 |
| 第5章 一种快速有效的海量视频拷贝检测方法 |
| 5.1 视频拷贝检测 |
| 5.1.1 基于水印的拷贝检测 |
| 5.1.2 基于内容的拷贝检测 |
| 5.2 基于SimHash的视频拷贝检测方法 |
| 5.2.1 基于SimHash的视频拷贝检索框架 |
| 5.2.2 基于离散余弦变换的时空特征 |
| 5.2.3 SimHash签名 |
| 5.2.4 视频拷贝查询方法 |
| 5.2.5 分布式汉明距离检索 |
| 5.3 实验结果 |
| 5.4 结论 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（10）数字博物馆海量数据的分布式存储关键技术研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 图目录 |
| 表目录 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 数字博物馆研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第2章 相关技术的研究现状 |
| 2.1 数字博物馆介绍 |
| 2.1.1 数字博物馆的概念及其优点 |
| 2.1.2 现有存储方式的分析 |
| 2.2 分布式文件系统相关技术 |
| 2.2.1 分布式文件系统 |
| 2.2.2 HDFS |
| 2.3 空间数据存储系统概述 |
| 2.3.1 空间数据库 |
| 2.3.2 NoSQL数据库 |
| 2.3.3 HBase |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于HDFS的海量多媒体小文件存储技术 |
| 3.1 数字博物馆多媒体资源 |
| 3.2 HDFS海量小文件存储分析 |
| 3.2.1 HDFS小文件解决方案 |
| 3.3 基于HDFS的海量多媒体小文件存储系统设计 |
| 3.3.1 文件系统原理 |
| 3.3.2 文件系统设计 |
| 3.3.3 聚簇文件 |
| 3.3.4 文件读写流程 |
| 3.4 实验和数据分析 |
| 3.4.1 实验环境和实验数据 |
| 3.4.2 实验方法 |
| 3.4.3 测试结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于HBase的海量多尺度空间数据管理技术 |
| 4.1 文物的多尺度空间数据 |
| 4.2 海量多尺度空间数据管理技术 |
| 4.2.1 基于HBase的多尺度空间数据管理 |
| 4.2.2 POZ曲线 |
| 4.2.3 基于HBase的多尺度空间数据存储模型 |
| 4.2.4 多尺度空间数据操作 |
| 4.3 实验和数据分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 数字博物馆海量数据分布式存储系统的设计与实现 |
| 5.1 系统需求分析 |
| 5.2 系统目标 |
| 5.3 系统设计 |
| 5.3.1 整体架构设计 |
| 5.3.2 系统层次逻辑 |
| 5.3.3 系统部署 |
| 5.4 系统实现 |
| 5.4.1 总体情况介绍 |
| 5.4.2 小文件管理实现情况 |
| 5.4.3 文物多尺度空间数据管理的实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 |
| 致谢 |
四、分布式多媒体海量数据管理系统的设计与应用（论文参考文献）
- [1]河北财税信息管理系统的设计与实现[D]. 关云昊. 燕山大学, 2021(01)
- [2]基于微服务的广电节目推荐平台的设计与实现[D]. 刘耀方. 电子科技大学, 2020(07)
- [3]5G网络技术对提升4G网络性能的研究[J]. 刘奕. 数码世界, 2020(04)
- [4]3D打印技术专业“三教”改革探索[J]. 刘森,张书维,侯玉洁. 数码世界, 2020(04)
- [5]地质调查成果大数据平台建设与科技竞争力评价[D]. 范波. 中国地质大学(北京), 2019(02)
- [6]基于大数据技术的政府绩效信息使用研究[D]. 李富贵. 厦门大学, 2018(07)
- [7]面向服务的空间数据管理关键技术研究[D]. 徐道柱. 解放军信息工程大学, 2017(06)
- [8]大数据系统综述[J]. 李学龙,龚海刚. 中国科学:信息科学, 2015(01)
- [9]海量视频的分布式协作处理与检索研究[D]. 曹海傧. 中国科学技术大学, 2013(10)
- [10]数字博物馆海量数据的分布式存储关键技术研究与实现[D]. 陈泽锋. 浙江大学, 2013(02)