基于分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的并行CART算法的研究與實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告一、選題背景及意義隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代到來，數(shù)據(jù)分析的需求越來越大，尤其是對(duì)于企業(yè)等機(jī)構(gòu)而言，數(shù)據(jù)分析可以幫助他們更好地了解其業(yè)務(wù)和客戶，為其業(yè)務(wù)發(fā)展提供保障和參考，并且可以通過大量數(shù)據(jù)的分析得出規(guī)律和預(yù)測(cè)，從而幫助公司制定更科學(xué)、更合理的戰(zhàn)略。決策樹算法是一種有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以解決分類和回歸問題，其中，CART（ClassificationandRegressionTree）是其中的一種常用的決策樹算法，CART算法可以很好地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，能夠高效準(zhǔn)確并且易于解釋的輸出某個(gè)問題的決策結(jié)果。然而，對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的處理，傳統(tǒng)的CART算法會(huì)面臨計(jì)算量大、效率低、時(shí)間復(fù)雜度高等問題，而采用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的并行CART算法則可以很好地解決這些問題。二、研究的內(nèi)容和目標(biāo)本次研究的主要內(nèi)容是基于分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的并行CART算法，旨在：1、探究CART算法在大規(guī)模數(shù)據(jù)集下的問題和不足；2、分析采用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的并行CART算法的原理和優(yōu)劣勢(shì)；3、設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的并行CART算法；4、在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)下進(jìn)行測(cè)試與評(píng)估，比較其與傳統(tǒng)的CART算法的效率和性能。三、研究方法及步驟本次研究主要采用以下方法和步驟：1、進(jìn)行文獻(xiàn)調(diào)研和數(shù)據(jù)收集：收集相關(guān)的文獻(xiàn)資料，并從開源數(shù)據(jù)集或基于真實(shí)數(shù)據(jù)集的仿真平臺(tái)等方面收集數(shù)據(jù)；2、分析CART算法和傳統(tǒng)CART算法的優(yōu)劣勢(shì)，探究其在大規(guī)模數(shù)據(jù)集下出現(xiàn)的問題和不足；3、分析分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的并行CART算法的原理和優(yōu)劣勢(shì)，包括數(shù)據(jù)的切割和節(jié)點(diǎn)并行等方面；4、設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的并行CART算法；5、在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)下進(jìn)行測(cè)試與評(píng)估，比較其與傳統(tǒng)的CART算法的效率和性能。四、預(yù)期成果及創(chuàng)新點(diǎn)本次研究的預(yù)期成果是基于分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的并行CART算法的研究和實(shí)現(xiàn)，并進(jìn)行了相關(guān)測(cè)試與評(píng)估，其創(chuàng)新點(diǎn)主要有：1、創(chuàng)新性地提出了基于分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的并行CART算法；2、在大規(guī)模數(shù)據(jù)集下，提升了CART算法的效率和性能；3、對(duì)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的并行CART算法做出了相關(guān)性能、可擴(kuò)展性、易于實(shí)現(xiàn)等方面的優(yōu)化和改進(jìn)。五、進(jìn)度安排1、前期調(diào)研和文獻(xiàn)閱讀：3周；2、算法分析和實(shí)現(xiàn)：8周；3、測(cè)試與評(píng)估分析：2周；4、論文撰寫及提交：2周。六、參考文獻(xiàn)1.Pang,H.,Hu,Y.,Li,B.,etal.(2015).Researchofparallelcartalgorithmbasedonhadoopplatform.JournalofJilinUniversity:InformationScienceEdition,33(6),976-981.2.張弛，肖娟，陳楊.改進(jìn)的資料分割方法在大數(shù)據(jù)下CART算法的研究及應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)及通訊,2019,7(10):145-149.3.劉行,李