1. 毕业设计（论文）主要内容：
1.前期知识储备
首先，对Hadoop分布式并行计算框架进行充分了解；其次，需深入学习并掌握有关MapReduce分布式编程技术以及频繁模式发现算法的相关知识，需要掌握Java编程语言。
2. 课题背景
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1. 查阅15篇相关文献（含近五年外文3篇），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；
2. 认真填写周记，完成800字开题报告；
3. 完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，并装订成册（中英文一起，带封面）；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1. 2016/1/11—2016/1/22：查阅参考文献，明确选题；
2. 2016/1/23—2016/3/7：进一步阅读文献，并分析和总结；确定技术路线，完成并提交开题报告；
3. 2016/3/8—2016/4/26：需求分析，算法或系统设计，分析、比较或实现等；
4. 主要参考文献
[1] Anand Rajaraman,Jeffrey David Ullman著.王斌译.大数据-互联网大规模数据挖据与分布式处理[M].北京：人民邮电出版社，2013
[2] Zhang Yongliang, Qin Jie, Zheng Shiming.Research on distributed mining algorithm for association rules oriented mass data[C].Chinese Control Confeerence, CCC. Nanjing,China.July 28-July 30.2014:492-499
[3] Mao,Weibin.An improved association rules mining algorithm based on power set and hadoop[C].Proceedings-2013 International Conference on Information Science and Cloud Companion,ISCC-C 2013. December 3, 2014:236-241
以上是毕业论文任务书，课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
