??0 前言

Hi，大家好，大四的同學馬上要開始畢業(yè)設(shè)計啦，大家做好準備了沒！

學長給大家詳細整理了最新的 大數(shù)據(jù)專業(yè) 相關(guān)選題，對選題有任何疑問，都可以問學長哦~

畢設(shè)幫助，選題指導，技術(shù)解答，歡迎打擾，見B站個人主頁

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1 如何選題

如何選題這是大部分同學最關(guān)心的事情，選的太難怕做不出，選的太簡單又怕答辯沒法通過，天臨、盧雷這幾個持續(xù)推高畢業(yè)的難度，預計從2023年開始本科畢業(yè)答辯難度會上升好幾個level ~

1.1 選題技巧：如何避坑(重中之重)

畢設(shè)選題實際上對很多同學來說一個大坑， 每年挖坑給自己跳的人太多太多，選題選得好后面的答辯以及論文撰寫會輕松很多，選的不好就是一個無窮無盡的折磨。。。。

1.2 為什么這么說呢？

其實這主要是由于大部分同學對某種具體場景所需要的技術(shù)不清晰而導致的，定題的時候想當然的覺得某種功能是很好實現(xiàn)的，但是實際上往往并非如此。

所以，建議對課題實現(xiàn)技術(shù)不清晰的同學，最好是找自己的研究生學長或者老師詳細的把關(guān)機技術(shù)以及實現(xiàn)流程理清楚，當然也可以來問我。

1.3 難度把控

(對于只要求順利畢業(yè)的同學)定題不能定的太難，也不能定的太簡單。太難了，自己做不出；太簡單了，工作量不夠，論文也沒法寫， 甚至進不了答辯。

1.4 題目名稱

還有，最近很多同學跟學長反應(yīng)，自己定的題目總是被老師打回去，這還真不怪老師，我看到你們定的題目也是哭笑不得。。。。。

學長在這里給你們分享一個定題標準，跟著這個標準定題準沒錯：“使用了什么算法(技術(shù)) + 在什么場景下 + 解決了哪一類問題”

1.5 最后

學長限時開放開題指導，對開題有任何不明白的，對某項技術(shù)或算法不理解的，不知道怎么下手畢設(shè)的，都可以問學長，學長會根據(jù)你的情況提供幫助，希望能幫助到你。

2 大數(shù)據(jù) - 選題推薦

??廢話不多說，學長在這給大學分享珍藏已久的選題大全，如果有幫到你請點個贊??

2.1 大數(shù)據(jù)挖掘類

• 基于python的郵件分類系統(tǒng)

• 文本情感理解技術(shù)研究

• 干細胞分裂與生長跟蹤研究

• 行為活動理解中的弱監(jiān)督學習研究

• 氣候環(huán)境因素對老年COPD患者的影響分析研究

• 基于深度學習的車牌識別系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

• 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在人臉識別中的應(yīng)用

• 深度增強學習理論研究及其在視頻游戲上的應(yīng)用

• 基于深度學習的機器人室內(nèi)場景識別

• 基于深度學習的哈希方法在多粒度圖像檢索中的研究與實現(xiàn)

• 基于深度學習的網(wǎng)站驗證碼識別系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

• 張量分解在生物信息學的應(yīng)用

• 基于點過程的產(chǎn)品流行性預測

• 基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靜態(tài)代碼分析

• 社交網(wǎng)絡(luò)用戶關(guān)系研究

• 在線社交網(wǎng)絡(luò)中用戶興趣演化分析與建模研究

• 社交網(wǎng)絡(luò)上信息傳播行為分析與計算機模擬研究

• 心電圖數(shù)據(jù)研究

• 軌跡數(shù)據(jù)的語義表征與學習

• 基于深度強化學習的NPC自主訓練模型構(gòu)建的實現(xiàn)

• 基于LSTM完成對英文詞性標注的設(shè)計與實現(xiàn)

• 基于機器學習的中文情感識別研究

• 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高質(zhì)量詞向量生成方法研究

• 基于地圖數(shù)據(jù)的新加坡出租車接送乘客軌跡可視化及需求預測

• 醫(yī)療健康檔案信息可視化系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

• 活動軌跡的語義表達與搜索技術(shù)研究

• 基于電信大數(shù)據(jù)的自我中心網(wǎng)絡(luò)可視化研究

• 基于DCGAN的cifar10數(shù)據(jù)集生成設(shè)計與實現(xiàn)

• 城市自行車的出行行為分析

• 商場中精確定位用戶所在店鋪

• 基于出租車軌跡數(shù)據(jù)的可視化研究

• 學生行為習慣“畫像”可視分析平臺

• 基于地圖API的高鐵運行地圖的設(shè)計與實現(xiàn)

• 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的職業(yè)崗位畫像設(shè)計與實現(xiàn)

• 基于協(xié)同過濾的用戶移動軌跡信息預測研究

• 可視化展示數(shù)據(jù)處理中心的設(shè)計和實現(xiàn)

• 基于新浪微博的分布式爬蟲以及對數(shù)據(jù)的可視化處理

• 基于公共自行車數(shù)據(jù)的城市居民職住地分析

• 動態(tài)網(wǎng)絡(luò)上的表征學習

• 基于社交網(wǎng)絡(luò)交換的物品分配問題

• 基于復雜網(wǎng)絡(luò)的QQ社交網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系研究

• 基于復雜網(wǎng)絡(luò)的城市地鐵交通網(wǎng)絡(luò)研究

• Internet自治層網(wǎng)絡(luò)的重要結(jié)構(gòu)特征研究

• 基于深度學習的心律失常的自動分類

• 基于深度學習的糖尿病視網(wǎng)膜疾病診斷研究與實現(xiàn)

• 基于深度學習的人物頭部著裝分類研究與實現(xiàn)

• 基于深度學習的人臉檢測與識別系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

• 基于深度學習的情感分類

• 基于深度學習的場景分類研究

• 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的標題分類研究

• 基于DeepLearning的圖片分類

• 基于深度學習的圖像檢索

• 基于深度學習提取圖像視頻特征

• 基于深度學習的圖片風格轉(zhuǎn)化

• 基于深度學習的多模態(tài)檢索

• 基于深度學習的醫(yī)學圖像分割

• 基于深度學習的輔助藥物設(shè)計

• 基于深度學習的異常檢測

• 基于深度學習的聲紋識別

• 基于深度學習的推薦系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

• 基于深度學習的車輛特征識別研究與實現(xiàn)

• 基于深度學習的入侵檢測系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

• 基于深度學習的呼吸監(jiān)測

• 基于深度學習的零樣本和少樣本學習

• 基于深度學習的大數(shù)據(jù)預測方法

• 基于深度學習的字體風格轉(zhuǎn)換方法

• 基于深度學習的肺癌檢測方法研究

• 基于元胞自動機的復雜系統(tǒng)涌現(xiàn)現(xiàn)象分類方法研究

• 機器學習在MCI疾病分類中的實現(xiàn)

學長的作品示例：

2.2 大數(shù)據(jù)處理、云計算、區(qū)塊鏈 畢設(shè)選題

• 基于hadoop的工作流調(diào)度的研究

• 基于Hadoop的公共自行車數(shù)據(jù)分布式存儲和計算

• 基于HHT的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)處理方法研究

• 金融大數(shù)據(jù)背景下定量化研究風險投資機構(gòu)對企業(yè)發(fā)展的影響

• 基于目標時空軌跡的大數(shù)據(jù)分析與挖掘方法研究

• 針對大規(guī)模數(shù)據(jù)流的實時處理研究

• 分布式消息隊列的設(shè)計與實現(xiàn)

• 分布式文件系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)小文件優(yōu)化訪問技術(shù)

• 云PaaS中可定制的自動化部署方法研究與實現(xiàn)

• 三維地形繪制系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

• 區(qū)塊鏈交易信息的獲取與可視化分析

學長的作品示例：

2.3 大數(shù)據(jù)+安全類

• 基于口令認證協(xié)議的云存儲加密數(shù)據(jù)去重

• 數(shù)字圖像加密關(guān)鍵技術(shù)研究與實現(xiàn)

• 基于動態(tài)時間規(guī)整算法的簽名認證

• 網(wǎng)絡(luò)安全評估工具的設(shè)計與實現(xiàn)

• RSA實現(xiàn)中弱密鑰漏洞分析

• Web服務(wù)統(tǒng)一身份認證協(xié)議設(shè)計與實現(xiàn)

• 以太坊拒絕服務(wù)攻擊檢測

• 基于信息隱藏技術(shù)的安全電子郵件設(shè)計與開發(fā)

• 一種隱私保護的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計

• 信息安全領(lǐng)域中語義搜索引擎的設(shè)計與實現(xiàn)

• 針對空間數(shù)據(jù)范圍搜索的加密技術(shù)研究

• 智能手機主動安全防護系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

• 數(shù)據(jù)庫加密系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)的設(shè)計與開發(fā)

• Android終端安全審計軟件模塊開發(fā)

• Android應(yīng)用程序代碼保護與反保護

• 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的隱私安全的圖像特征提取及應(yīng)用

• 云計算環(huán)境下加密數(shù)據(jù)查詢的關(guān)鍵技術(shù)研究

• 基于數(shù)據(jù)主權(quán)區(qū)塊鏈的個人數(shù)據(jù)賬戶系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

• 基于主權(quán)數(shù)據(jù)區(qū)塊鏈的身份共享應(yīng)用技術(shù)

• 一個基于區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用系統(tǒng)原型設(shè)計與實現(xiàn)

• 基于數(shù)據(jù)主權(quán)區(qū)塊鏈的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

• 基于區(qū)塊鏈技術(shù)的域名系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

• 基于區(qū)塊鏈的分布式認證系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

• 基于Hadoop的區(qū)塊鏈海量數(shù)據(jù)存儲的設(shè)計與實現(xiàn)

• 基于數(shù)據(jù)主權(quán)區(qū)塊鏈的共享價值代幣設(shè)計與流通方法

• 區(qū)塊鏈上智能合約的部署與應(yīng)用研究

• 構(gòu)建基于區(qū)塊鏈的時間承諾合同

• 構(gòu)建基于區(qū)塊鏈的多人博弈合約

2.4 python大數(shù)據(jù) 游戲設(shè)計、動畫設(shè)計類

• 俄羅斯方塊

• 24點游戲

• 吃豆子游戲

• 五子棋游戲

• 猜數(shù)字游戲

• 泡泡堂游戲

• 聊天室游戲

• unity開發(fā)

• 基于Unity的趣味休閑手游開發(fā)

• unity3D開發(fā)吃雞游戲

• 基于Unity3D游戲引擎的Pandora游戲設(shè)計與開發(fā)

• 基于Android的手機交互式游戲設(shè)計與實現(xiàn)

• 基于XNA的貪吃蛇游戲開發(fā)與實現(xiàn)

• 基于UE4的射擊游戲制作與開發(fā)

• 二維游戲引擎設(shè)計與實現(xiàn)

• Android平臺下的吃豆子游戲開發(fā)

• 生命游戲細胞自動機的設(shè)計與實現(xiàn)

• 基于蒙特卡洛樹的圍棋AI設(shè)計與實現(xiàn)

• 基于2D物理引擎（液體）的H5小游戲

• 基于H5的智力水滴益智游戲設(shè)計與實現(xiàn)

• 基于Cocos2D的微信小游戲的設(shè)計與實現(xiàn)

• 基于cocos2d-x的跑酷游戲前端系統(tǒng)

• 指尖律動微信小游戲的設(shè)計與實現(xiàn)

• 基于重力傳感器的飛機大戰(zhàn)游戲開發(fā)

• 手機平臺加減乘除口算訓練游戲開發(fā)

• 基于wpf的三維動畫的設(shè)計與實現(xiàn)

• 基于GPU編程的國畫風格實時渲染的研究與實現(xiàn)

學長的作品示例：

2.5 大數(shù)據(jù)-圖像識別算法類

• 人物頭像的卡通化算法設(shè)計與實現(xiàn)

• 人臉表情分類算法設(shè)計與實現(xiàn)

• 人臉屬性分類算法設(shè)計與實現(xiàn)

• 人臉特征提取算法研究與實現(xiàn)

• 基于深度學習的視頻中物體快速搜索算法

• 基于深度學習的圖像檢索算法研究

• 基于深度學習的圖像分割算法研究

• 基于深度學習的網(wǎng)絡(luò)游戲流失玩家預測算法研究

• 基于機器學習的短時交通流預測算法的研究與實現(xiàn)

• 基于機器學習的問答評價算法設(shè)計

• 基于機器學習的問答推薦算法設(shè)計

• 基于增強學習的物流優(yōu)化算法研究

• 基于深度網(wǎng)絡(luò)的年齡預測算法研究

• 基于深度網(wǎng)絡(luò)的RGBD圖像分割算法研究

• 基于對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像超分辨率算法研究

• 基于記憶網(wǎng)絡(luò)的視覺邏輯推理算法的研究與實現(xiàn)

• 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的因果關(guān)系研究及算法包實現(xiàn)

• 基于端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的詞義消歧算法研究

• 基于社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的社會推薦算法研究

• 多層社交網(wǎng)絡(luò)的鏈路預測算法研究

• 社交網(wǎng)絡(luò)中的位置推薦算法研究

• 社會網(wǎng)絡(luò)下算法博弈的研究與實現(xiàn)

• 基于反向推薦的個性化推薦算法研究

• 基于推薦算法的商品流行性預測算法研究

• 基于軌跡數(shù)據(jù)的最優(yōu)路徑推薦算法設(shè)計與實現(xiàn)

• 基于泊松分解的推薦算法研究與應(yīng)用

• 基于圖像的人群聚集檢測算法研究與實現(xiàn)

• 圖像去霧算法的研究與實現(xiàn)

• 移動平臺圖像分類算法的研究與實現(xiàn)

• 基于哈希的圖像分類算法研究

• 基于CNN的圖像去噪算法的實現(xiàn)

• 圖像的藝術(shù)風格渲染算法設(shè)計與實現(xiàn)

• 基于視頻圖像的目標跟蹤算法研究與C++實現(xiàn)

• 基于視頻行為分析的暴力事件檢測算法研究與C++實現(xiàn)

• 基于文本的網(wǎng)絡(luò)用戶分析算法設(shè)計與實現(xiàn)

• 基于關(guān)鍵詞與同義詞的主觀題評分技術(shù)研究

• 基于流量特征的主機安全狀態(tài)評估研究與實現(xiàn)

• 基于深度學習的公共場所客流運動模式分割算法研究

• 假期高速公路交通流量預測算法的設(shè)計與實現(xiàn)

• 基于Android平臺的心律異常檢測的算法實現(xiàn)

• 基于Matlab的ECG心律不齊分類算法的程序?qū)崿F(xiàn)

• 基于用戶評論屬性的隱私保護算法研究與分析

• 基于硬件加速的室外場景光照估計與渲染算法研究與實現(xiàn)

• 基于隱私保護的數(shù)據(jù)挖掘算法研究

• 基于Matlab的全景圖片生成算法實現(xiàn)

• 基于數(shù)據(jù)主權(quán)區(qū)塊鏈的共識算法的研究

• 智能+教育：知識點多標簽分類算法設(shè)計和實現(xiàn)

• 黑白字體彩色藝術(shù)化算法設(shè)計與實現(xiàn)

• 基于XGBoost的網(wǎng)絡(luò)游戲流失玩家預測算法研究

• 基于rank-order的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習算法研究

• 基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)和強化學習的機器人控制算法

• 人群行為建模與仿真

• 基于手機信令的旅游人口建模與分析

• 基于RGBD相機的多視角人體姿態(tài)重建

• 基于RFID標簽的行為識別技術(shù)及實現(xiàn)

• 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的弱監(jiān)督物體檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

• 基于數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)特征的哈希檢索方法

• 一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FPGA加速引擎

• 基于弱監(jiān)督深度學習圖像識別研究

• 物體檢測算法研究

• 輕量級JavaWeb開發(fā)框架的設(shè)計與實現(xiàn)

• 多源數(shù)據(jù)的圖結(jié)構(gòu)學習研究

• 科學家合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化研究

• 0-1背包算法的實現(xiàn)與應(yīng)用

• 多視角聚類算法研究

• 自步多任務(wù)多視圖聚類算法研究

• 群智計算算法的研究

• 相容圖(pcg)構(gòu)造算法研究

• 三維模型的網(wǎng)格簡化算法研究

• 圖像去鏡面高光算法研究與C++實現(xiàn)

• 圖像去雨算法的研究與實現(xiàn)

• 平面圖上cyclepacking問題的核心化算法研究

• 基于平衡樹的RFID系統(tǒng)密鑰更新算法

• 基于生成樹的復雜網(wǎng)絡(luò)抽樣算法研究

• 針對網(wǎng)絡(luò)評論的分類算法研究

• 機器閱讀算法的可解釋研究

• 邊緣計算任務(wù)調(diào)度算法研究

• 并行計算若干經(jīng)典算法的設(shè)計與實現(xiàn)

• 屬性增強的概念圖匹配算法研究與應(yīng)用

• FP-tree關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的實現(xiàn)與應(yīng)用

• 面向M2M網(wǎng)內(nèi)存儲控制算法研究與仿真

• 面向網(wǎng)絡(luò)丟包環(huán)境的視頻編碼優(yōu)化控制算法

• 生成式對抗網(wǎng)絡(luò)算法及應(yīng)用研究

• 基于FPGA的快速矩陣運算實現(xiàn)

• 自重多核學習研究

• 初等數(shù)學知識庫的研究與構(gòu)建

• 圖像中積分的識別與求解

• 一種嵌入式深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理引擎

• 選址問題的防策略機制設(shè)計

• 信息骨架研究與應(yīng)用

• 基于共享結(jié)構(gòu)的簡單-復雜活動協(xié)同識別

• 貝葉斯張量分解

• 信息安全知識圖譜的設(shè)計與實現(xiàn)

• 基于矩陣分解的子空間聚類研究

學長的作品示例：

雖然20屆的學生畢設(shè)難度進入地獄模式，但是學長還是希望各位能順利畢業(yè)，不負韶華，對選題畢設(shè)有任何疑問的都可以來問學長哦

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