大数据与云计算结课论文题目

深度嵌入聚类算法研究 基于机器视觉的行人重识别算法的分析与实现 基于动力学模型的属性网络重叠社团发现 基于Spring-Boot框架的一体化运维监控应用的研究与实现 Android系统中基于手写密码与笔迹信息的综合认证技术研究 公交线路准点预测方法研究 基于深度学习的医学图像分割算法研究 基于CNN的高速公路流量预测 服务器安全防护与管理综合平台实现 JavaScript全栈视频播放系统设计与实现快速行人检测算法的研发 基于数据挖掘的药物分子筛选方法研究 基于消息队列的自定义审批流程管理系统设计与实现 基于CRF的初等数学命名实体识别 基于多尺度 CNN的图片语义分割研究 基于图像分割技术的连通区域提取算法的研究 基于背景因素推理的目标关系识别算法研究与实现 基于智能移动设备的非接触式人机交互系统设计与实现 分布式数据库物理查询计划调度优化算法研究 基于遮挡的人脸特征提取算法研究与实现 表情识别应用系统的设计与实现 基于CloudSim的云计算与大数据系统的可靠性仿真研究 多源数据库数据采集系统设计与实现 基于Android和WiFi的无线自组织网络P2P通信系统设计与实现 矩阵分解中的流形结构学习研究 基于无监督的OSN恶意账号检测 深度学习在基于视频的人体动作识别上的应用 用户评分的隐式成分信息的研究 线性规划求解算法的实现与应用 基于freeRTOS的嵌入式操作系统分析与实验设计 基于深度强化学习的信息检索的研究与实现 CPM语言编译链接系统的实现 基于SSD的Pascal Voc数据集目标检测设计与实现 复杂网络关键节点识别算法比较研究 基于对抗网络和知识表示的可视问答 基于FPGA实现存储器及虚拟存储器管理 匿名可信身份共享区块链的设计与实现 基于图像的场景分类算法的设计与实现 恶意APK静态检测技术研究与实现 车辆再识别技术研究

大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做

本科学位论文是侧重于动手能力的，所以称为毕业设计，大数据处理类的，如果真的去搭建云平台是稍微有些不太好做，毕竟咱们个人的计算机终端是不够的，所以我觉得侧重于大数据安全，有一些算法，简单仿真，或者基于hadoop对某个行业的数据进行下分析计算也是没问题，到实例部分其实你用数据挖掘的方法去做，结果差不多

计算机网络技术专业毕业论文题目

你是不是在为选计算机网络技术专业毕业论文题目烦恼呢?以下是我为大家整理的关于计算机网络技术专业毕业论文题目，希望大家喜欢!

1. 基于移动互联网下服装品牌的推广及应用研究

2. 基于Spark平台的恶意流量监测分析系统

3. 基于MOOC翻转课堂教学模式的设计与应用研究

4. 一种数字货币系统P2P消息传输机制的设计与实现

5. 基于OpenStack开放云管理平台研究

6. 基于OpenFlow的软件定义网络路由技术研究

7. 未来互联网试验平台若干关键技术研究

8. 基于云计算的海量网络流量数据分析处理及关键算法研究

9. 基于网络化数据分析的社会计算关键问题研究

10. 基于Hadoop的网络流量分析系统的研究与应用

11. 基于支持向量机的移动互联网用户行为偏好研究

12. “网络技术应用”微课程设计与建设

13. 移动互联网环境下用户隐私关注的影响因素及隐私信息扩散规律研究

14. 未来互联网络资源负载均衡研究

15. 面向云数据中心的虚拟机调度机制研究

16. 基于OpenFlow的数据中心网络路由策略研究

17. 云计算环境下资源需求预测与优化配置方法研究

18. 基于多维属性的社会网络信息传播模型研究

19. 基于遗传算法的云计算任务调度算法研究

20. 基于OpenStack开源云平台的网络模型研究

21. SDN控制架构及应用开发的研究和设计

22. 云环境下的资源调度算法研究

23. 异构网络环境下多径并行传输若干关键技术研究

24. OpenFlow网络中QoS管理系统的研究与实现

25. 云协助文件共享与发布系统优化策略研究

26. 大规模数据中心可扩展交换与网络拓扑结构研究

27. 数据中心网络节能路由研究

28. Hadoop集群监控系统的设计与实现

29. 网络虚拟化映射算法研究

30. 软件定义网络分布式控制平台的研究与实现

31. 网络虚拟化资源管理及虚拟网络应用研究

32. 基于流聚类的网络业务识别关键技术研究

33. 基于自适应流抽样测量的网络异常检测技术研究

34. 未来网络虚拟化资源管理机制研究

35. 大规模社会网络中影响最大化问题高效处理技术研究

36. 数据中心网络的流量管理和优化问题研究

37. 云计算环境下基于虚拟网络的资源分配技术研究

38. 基于用户行为分析的精确营销系统设计与实现

39. P2P网络中基于博弈算法的优化技术研究

40. 基于灰色神经网络模型的网络流量预测算法研究

41. 基于KNN算法的Android应用异常检测技术研究

42. 基于macvlan的Docker容器网络系统的设计与实现

43. 基于容器云平台的网络资源管理与配置系统设计与实现

44. 基于OpenStack的SDN仿真网络的研究

45. 一个基于云平台的智慧校园数据中心的设计与实现

46. 基于SDN的数据中心网络流量调度与负载均衡研究

47. 软件定义网络(SDN)网络管理关键技术研究

48. 基于SDN的数据中心网络动态负载均衡研究

49. 基于移动智能终端的医疗服务系统设计与实现

50. 基于SDN的网络流量控制模型设计与研究

51. 《计算机网络》课程移动学习网站的设计与开发

52. 数据挖掘技术在网络教学中的应用研究

53. 移动互联网即时通讯产品的用户体验要素研究

54. 基于SDN的负载均衡节能技术研究

55. 基于SDN和OpenFlow的流量分析系统的研究与设计

56. 基于SDN的网络资源虚拟化的研究与设计

57. SDN中面向北向的`控制器关键技术的研究

58. 基于SDN的网络流量工程研究

59. 基于博弈论的云计算资源调度方法研究

60. 基于Hadoop的分布式网络爬虫系统的研究与实现

61. 一种基于SDN的IP骨干网流量调度方案的研究与实现

62. 基于软件定义网络的WLAN中DDoS攻击检测和防护

63. 基于SDN的集群控制器负载均衡的研究

64. 基于大数据的网络用户行为分析

65. 基于机器学习的P2P网络流分类研究

66. 移动互联网用户生成内容动机分析与质量评价研究

67. 基于大数据的网络恶意流量分析系统的设计与实现

68. 面向SDN的流量调度技术研究

69. 基于P2P的小额借贷融资平台的设计与实现

70. 基于移动互联网的智慧校园应用研究

71. 内容中心网络建模与内容放置问题研究

72. 分布式移动性管理架构下的资源优化机制研究

73. 基于模糊综合评价的P2P网络流量优化方法研究

74. 面向新型互联网架构的移动性管理关键技术研究

75. 虚拟网络映射策略与算法研究

76. 互联网流量特征智能提取关键技术研究

77. 云环境下基于随机优化的动态资源调度研究

78. OpenFlow网络中虚拟化机制的研究与实现

79. 基于时间相关的网络流量建模与预测研究

80. B2C电子商务物流网络优化技术的研究与实现

81. 基于SDN的信息网络的设计与实现

82. 基于网络编码的数据通信技术研究

83. 计算机网络可靠性分析与设计

84. 基于OpenFlow的分布式网络中负载均衡路由的研究

85. 城市电子商务物流网络优化设计与系统实现

86. 基于分形的网络流量分析及异常检测技术研究

87. 网络虚拟化环境下的网络资源分配与故障诊断技术

88. 基于中国互联网的P2P-VoIP系统网络域若干关键技术研究

89. 网络流量模型化与拥塞控制研究

90. 计算机网络脆弱性评估方法研究

91. Hadoop云平台下调度算法的研究

92. 网络虚拟化环境下资源管理关键技术研究

93. 高性能网络虚拟化技术研究

94. 互联网流量识别技术研究

95. 虚拟网络映射机制与算法研究

96. 基于业务体验的无线资源管理策略研究

97. 移动互联网络安全认证及安全应用中若干关键技术研究

98. 基于DHT的分布式网络中负载均衡机制及其安全性的研究

99. 高速复杂网络环境下异常流量检测技术研究

100. 基于移动互联网技术的移动图书馆系统研建

101. 基于连接度量的社区发现研究

102. 面向可信计算的分布式故障检测系统研究

103. 社会化媒体内容关注度分析与建模方法研究

104. P2P资源共享系统中的资源定位研究

105. 基于Flash的三维WebGIS可视化研究

106. P2P应用中的用户行为与系统性能研究

107. 基于MongoDB的云监控设计与应用

108. 基于流量监测的网络用户行为分析

109. 移动社交网络平台的研究与实现

110. 基于 Android 系统的 Camera 模块设计和实现

111. 基于Android定制的Lephone系统设计与实现

112. 云计算环境下资源负载均衡调度算法研究

113. 集群负载均衡关键技术研究

114. 云环境下作业调度算法研究与实现

115. 移动互联网终端界面设计研究

116. 云计算中的网络拓扑设计和Hadoop平台研究

117. pc集群作业调度算法研究

118. 内容中心网络网内缓存策略研究

119. 内容中心网络的路由转发机制研究

120. 学习分析技术在网络课程学习中的应用实践研究

大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。