優秀的畢業論文答辯稿
在答辯會上，考官會以提問的方式來判斷論文中所表現的水平是真是假。而學生用自己在論文上的觀點組織語言來回答和反駁考官的提問，這也是一場小型的博弈。
尊敬的各位老師：
您們好!
我叫***,我論文的題目是《云環境下大數據服務及其關鍵技術研究》，我的論文指導老師是**老師，下面我就把論文的基本思路向各位答辯老師作如下簡要陳述：
云計算、社交網絡、物聯網等新興服務，使得人類社會的數據種類和規模以前所未有的速度增長，互聯網迎來了大數據時代。如何對大數據進行有效管理和處理分析，并構建大數據服務以獲取其潛在的巨大價值，是目前產業界和學術界廣泛關注的話題。
大數據規模龐大、類型多樣及快速增長的特征，使得傳統的數據處理技術不再有效，而且相關軟硬件投入與維護的昂貴成本也讓大部分企業望洋興嘆。云計算的興起，以其泛在接入、按使用量收費、彈性可擴展的資源使用方式，為大數據的處理提供了強大的基礎設施、開發平臺和軟件應用等資源，降低了大數據管理、計算和分析所需的昂貴軟硬件投入及維護成本。同時，云計算催生了一大批大數據處理技術和工具，為快速構建大數據服務提供了技術支撐。從成本和性能兩方面考慮，越來越多的企業和組織更愿意把大數據處理相關的應用遷移到云環境中部署執行。
本章首先從研究背景出發，回顧大數據和云計算技術的發展，以及云計算的發展對大數據服務產生的影響：然后分析當前云環境下大數據服務的研究現狀與問題分析，最后對全文的主要研究內容進行闡述。
圍繞云環境下大數據服務及其關鍵技術，針對云環境下構建大數據服務面臨的大數據服務應用模式、數據資源查找及可信組合評估問題展開研究，全文共分為六章：
第一章為緒論，首先介紹本文的研究背景和意義，分析了論文的研究現狀及存在的問題，進而總結全文的主要研究內容;
第二章全面分析了云環境下大數據服務的應用模式及關鍵技術，提出一個云環境下通用的大數據服務應用模式，并介紹該應用模式對應的各層功能。結合該大數據服務應用模式，分析構建大數據服務過程中涉及的關鍵技術，引出第三章和第四章的研究內容;
第三章圍繞云環境下面向大數據服務的可擴展數據資源節點管理與數據資源查找問題，討論云環境下P2P技術在大數據服務中的拓展應用。首先分析目前面向大數據服務的數據資源查找方法所面臨的問題，進而提出采用非結構化P2P作為數據資源節點的拓撲組織結構，并以服務封裝數據資源，以方便用戶通過匹配服務描述信息進行數據資源使用;進而提出基于鄰居節點間的資源服務信息主動復制協議，以通過提高數據資源信息在網絡中的覆蓋率來實現高效的數據資源檢索。最后，基于鄰居間主動復制的資源信息，提出基于概率隨機游走的資源服務查找方法，實現云環境下可擴展的.數據資源節點管理與數據資源查找;
第四章圍繞大數據服務的可信組合評估方法，討論基于QoS歷史記錄的可信組合評估方法，為提高組合評估的計算效率，提出了基于貢獻度的可信組合評估方法HireSome-I .HireSome-I方法通過計算Top-N個基于QoS歷史記錄的組合方案，選擇QoS最優的云服務組合方案。具體而言，Hires-I方法通過縮小組合評估的計算數據規模，提高了組合評估的計算效率;在HireSome-I方法基礎上，概括介紹了Dou等人提出的HireSome-H方法，即基于代表性QoS歷史記錄的組合評估方法，通過使用代表性QoS記錄參與組合方案評估，降低了組合評估的計算復雜度，進而提高了組合評估的計算效率;
第五章討論如何將本文研究的云環境下大數據服務及其關鍵技術運用至實際應用中。具體而言，從構建醫療大數據服務(疾病自診斷服務)的角度，討論本文中的各項研究內容在該大數據服務中的應用。具體而言，首先結合本文提出的大數據服務應用模式，分析并獲得疾病自診斷服務的應用需求;然后根據任務規劃的結果，為該大數據服務選擇QoS最優的組合云服務方案;基于組合云服務方案，設計了一個基于概念格的大數據分析方法，通過對電子病歷大數據在線查詢和分析，計算獲得疾病自診斷模型，幫助用戶進行疾病自診斷。
第六章總結全文，并對未來的研究工作進行展望。
最后，對大量的資料和調查訪談的結果進行了歸納總結，分析原因，并提出幾點可行的建議。
1)目前研究中，缺乏一個云環境下的大數據服務應用模式，為高效構建大數據服務提供技術參考;
2)當構建大數據服務所依賴的數據資源分布在云環境中大規模數目的節點中時，為可擴展的數據資源節點管理方法和數據資源查找方法帶來了挑戰;
3)當大數據服務部署在多個互相協同的云服務之上時，因滿足大數據服務功能性需求的云服務數目眾多，需要選擇 QoS最優的云服務組合方案。
以上就是我的答辯自述，希望各評委老師認真閱讀論文并給予評價和指正。謝謝!
【優秀的畢業論文答辯稿】相關文章：