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科研实训-大数据管理

推荐信 实验报告

适合人群:大学生

活动时间: ——

简介:项目日期:第一阶段:2周远程辅导:了解项目背景,文献阅读,资料收集第二阶段:1周实地实习:每天9:00-16:30第三阶段:2周远程辅导:完成

  • 活动详情
项目日期:

第一阶段:2周远程辅导:了解项目背景,文献阅读,资料收集

第二阶段:1周实地实习:每天9:00-16:30

第三阶段:2周远程辅导:完成实验报告

注:远程辅导是指导师利用邮件、QQ等进行任务布置、讲解和答疑。每周导师与学生沟通1-2次,每次1-2小时。具体时间可灵活安排。

项目地点:北京,中关村

关联专业:计算机、软件、自动化

实习成果:推荐信+实验报告

录取标准:简历审核+电话面试。注:学生需具有一定编程基础(C/C++/Python)

导师研究方向:

Ø 数据库与知识库系统,时空数据库及移动对象数据库。

Ø 物联网、移动计算、智慧城市下的大数据存储、查询与分析技术。

Ø 工业流式数据、移动对象时空数据的数据挖掘及分析技术。

实习简介:

该实习项目属于移动数据管理的范畴,项目过程会渗透移动数据管理(包括:数据采集、检索与挖掘)和在线系统服务,具体以北京市出租车移动轨迹数据管理作为切入点,以实现最终的大项目“适用于智能交通的移动感知数据管理平台”为目标,展开相关领域的讲解、讨论及实现。

 

时间 内容
2周远程辅导 项目背景了解,文献阅读,编程训练
1周实地实习:每天9:00-16:30 Day1: 移动数据管理介绍和数据采集及位置更新策略
l 移动对象位置更新策略以及移动数据存储
l Thrift服务框架,Redis存储系统
l 出租车模拟器及项目实验环境
Project 1:实现位置更新服务(从模拟器中接收更新消息)
Day2: 移动对象数据索引及查询算法的实现
l 移动对象数据索引算法讲解(B-tree、R-tree、TPR-tree)及项目索引框架介绍和实例演示
l 查询算法(KNN Query、Range Query、Advanced Query);查询实例演示
l 移动对象Range 查询的Demo展示
Project 2:实现KNN查询算法
Day3: 移动对象时空统计分析及数据挖掘技术
l 基于时态交通网络的移动对象交通流量统计算
l 路网拥塞Demo演示
l 移动对象数据挖掘
Project 3实现基于时态交通网络的交通流量统计算法
Day4: 在线系统服务及“智能交通的移动感知数据管理平台”搭建
l 多线程、异步化及在线系统性能衡量
l 典型在线服务搭建实例Demo
l “适用于智能交通的移动感知数据管理平台系统”架构
Final project“适用于智能交通的移动感知数据管理平台”系统实现
Day5: 移动数据管理关键技术展现以及project验收
l 以数据为中心的信息技术时代展现
l Final project 的汇报与验收(project presentation与项目展示)。
l 项目开放问题讨论与下阶段任务布置
2周远程辅导 完成实验剩余部分(完善NN查询、Rtree索引功能等),完成实验报告。

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