【开源夏令营优秀开题报告】专题之三-云与大数据合集

CSDN开源夏令活动已经正式进入第一实习阶段，我们遴选出部分优秀提案开题报告进行展示。本文是云计算与大数据类开题报告展示。

编者按：CSDN开源夏令活动，已经正式进入第一实习阶段，我们遴选出了部分提案的优秀开题报告进行展示。优秀开题报告作者将得到CSDN高校俱乐部发出的“2014开源夏令营荣誉证书”及纪念品一份。

提案1：数据可视化实践

• 提案简介：基于百度数据可视化组件（ECharts、ZRender）做数据可视化相关专题应用；内容主题不限，但建议贴近民生大众，如“环境”、“金融”、社交“等；数据真实，数据来源可追溯，如来自“国家统计局”、“百度统计”、“微博开放接口”等。
• 提案地址： http://code.csdn.net/os_camp/40/proposals/42

优秀开题报告 

• 于晓蓓，云南大学， 查看开题报告内容
• 李傲，中国科学院大学， 查看开题报告内容
• 虞俊，南开大学， 查看开题报告内容
• 李超，中国科学院大学， 查看开题报告内容
• 张卓，西北大学， 查看开题报告内容

提案2：基于WebRTC的社交云电视原型

• 提案简介：现在尝试实现未来一种新形态的社交云电视的原型，在已知朋友IP等信息的情况下，可以邀请好友一起同步看视频、聊天。视频内容可以通过WebRTC的MediaStream或DataChannel系列API实现点对点传输，这样增强了交互性同时也节省了服务端的带宽。
• 提案地址： http://code.csdn.net/os_camp/52/proposals/78
• 优秀开题报告：张胜，华中科技大学， 查看开题报告内容

提案3：Spark上流式机器学习算法实现

• 提案简介：在大数据世界的另一端, 机器学习——尤其是深度学习的极大发展，让知识获取如沐春风。Spark对机器学习也有天然的支持，构建在Spark上的MLlib是Spark社区中机器学习方面的代表。从模型上来看, 广义线性模型、决策树、矩阵分解全面覆盖；从数值优化上来看，梯度下降、牛顿方法、ADMM等一样不缺。
• 提案地址：http://code.csdn.net/os_camp/8/proposals/27
• 优秀开题开题报告：龚禹，西安交通大学， 查看开题报告内容

提案4：基于云存储的Linux系统增强服务

• 提案简介：国内云存储服务厂商，如金山快盘为用户提供了巨大的云存储空间，并为Windows等平台提供了丰富系统增强功能，而缺少Linux环境下的客户端，或提供的功能较为简单。项目考虑利用国内大容量云存储服务提供的接口为Linux用户提供增强的系统服务，打造云端一体化的用户体验，可以参考Ubuntu One。
• 提案地址：http://code.csdn.net/os_camp/3/proposals/81

优秀开题报告 

• 亢松川，吉林大学， 查看开题报告内容
• 梁稷兰，华南师范大学， 查看开题报告内容

提案5：网络拓扑距离的高效KNN查询

• 提案简介：有些应用场景下，需要快速找到某个用户在网络中拓扑距离更近（跳数少，连接延迟低，传输速率快）的K个邻居节点，即KNN(K-Nearest Neighbor Query)。用户在网络中的信息，可以编码表示成一个多维的向量，如。对于这种高维数据的索引及其上的KNN查询，以往的GIS（地理信息系统）为我们提供了许多可以借鉴的方法，如R-tree、KD-Tree甚至Geohash及“格子”算法。
• 提案地址： http://code.csdn.net/os_camp/52/proposals/77

优秀开题报告 

• 刘兆瑞，西南交通大学，查看开题报告内容
• 龚禹，西安交通大学，查看开题报告内容
• 李梦蛟，兰州大学，查看开题报告内容
• 刘兆瑞，西南交通大学，查看开题报告内容
• 齐聪，电子科技大学，查看开题报告内容

系列合集展示：

• 【开源夏令营优秀开题报告】前端与移动合集 
• 【开源夏令营优秀开题报告】嵌入式与智能硬件 

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【开源夏令营优秀开题报告】专题之三-云与大数据合集

原文：http://blog.csdn.net/csdnstudent/article/details/38422759