SPARK下面向AIS数据的流聚类算法研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着信息技术的飞速发展和全球航运业的不断繁荣，船舶自动识别系统（automaticidentificationsystem，ais）得到了广泛应用，每天产生海量的航行数据。

如何从这些海量、高维、动态的ais数据中挖掘潜在的知识和模式，对于保障航行安全、提高港口管理效率、维护海洋权益等方面具有重要意义。

本选题的研究意义在于：
1.提升海上交通安全:通过对ais数据的聚类分析，可以识别出船舶的异常行为模式，例如碰撞风险、非法入侵、走私等，为海上交通安全预警和事故预防提供数据支持。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在ais数据挖掘和流聚类算法方面开展了大量研究，取得了一系列成果，为本选题的研究奠定了基础。

1. 国内研究现状

国内学者在ais数据挖掘方面展开了积极探索，主要集中在以下几个方面：
ais数据预处理:针对ais数据存在噪声、缺失等问题，研究了数据清洗、异常值检测、轨迹重构等方法，提高了数据的质量和可用性。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要内容是研究和实现spark下面向ais数据的流聚类算法，具体包括以下几个方面：
1.ais数据预处理:针对ais数据的特点，研究数据清洗、异常值检测、轨迹压缩等方法，提高数据的质量和可用性。

2.基于spark的流聚类算法设计:结合spark平台的并行化和分布式处理能力，研究和设计面向ais数据的流聚类算法，重点关注算法的效率、准确性和可扩展性。

3.算法实现与性能评估:在spark平台上实现所设计的流聚类算法，并使用真实的ais数据集进行实验，评估算法的性能，包括聚类质量、运行效率、可扩展性等指标。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证和案例分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.理论分析阶段:对ais数据的特点和应用需求进行深入分析，研究现有的流聚类算法，比较它们的优缺点，为算法设计提供理论基础。

2.算法设计阶段:结合spark平台的特点和ais数据的特点，设计面向ais数据的流聚类算法，重点关注算法的效率、准确性和可扩展性。

3.实验验证阶段:在spark平台上实现所设计的流聚类算法，使用真实的ais数据集进行实验，评估算法的性能，包括聚类质量、运行效率、可扩展性等指标，并对算法进行优化。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对ais数据特点设计流聚类算法:现有流聚类算法大多面向通用场景，缺乏对ais数据特点的针对性设计。

本研究将深入分析ais数据的特点，设计更符合其特点的流聚类算法，提高算法的效率和准确性。

2.结合spark平台实现算法的并行化和分布式处理:针对ais数据的海量规模，本研究将结合spark平台的并行化和分布式处理能力，实现算法的并行化和分布式处理，提高算法的处理效率和大规模数据处理能力。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李琳,郭岩.spark平台并行k-means聚类算法研究[j].计算机工程与应用,2017,53(08):27-31.

2.张波,冯志勇.基于spark平台的dbscan并行聚类算法[j].计算机工程与应用,2017,53(15):59-64.

3.陈龙,周志华.一种基于spark的增量式谱聚类算法[j].计算机研究与发展,2018,55(06):1269-1280.