優(yōu)秀的畢業(yè)論文答辯稿
在答辯會(huì )上，考官會(huì )以提問(wèn)的方式來(lái)判斷論文中所表現的水平是真是假。而學(xué)生用自己在論文上的觀(guān)點(diǎn)組織語(yǔ)言來(lái)回答和反駁考官的提問(wèn)，這也是一場(chǎng)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(huán)境下大數據服務(wù)及其關(guān)鍵技術(shù)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(jiǎn)要陳述：
云計算、社交網(wǎng)絡(luò )、物聯(lián)網(wǎng)等新興服務(wù)，使得人類(lèi)社會(huì )的數據種類(lèi)和規模以前所未有的速度增長(cháng)，互聯(lián)網(wǎng)迎來(lái)了大數據時(shí)代。如何對大數據進(jìn)行有效管理和處理分析，并構建大數據服務(wù)以獲取其潛在的巨大價(jià)值，是目前產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注的話(huà)題。
大數據規模龐大、類(lèi)型多樣及快速增長(cháng)的特征，使得傳統的數據處理技術(shù)不再有效，而且相關(guān)軟硬件投入與維護的昂貴成本也讓大部分企業(yè)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(kāi)發(fā)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(shí)，云計算催生了一大批大數據處理技術(shù)和工具，為快速構建大數據服務(wù)提供了技術(shù)支撐。從成本和性能兩方面考慮，越來(lái)越多的企業(yè)和組織更愿意把大數據處理相關(guān)的應用遷移到云環(huán)境中部署執行。
本章首先從研究背景出發(fā)，回顧大數據和云計算技術(shù)的發(fā)展，以及云計算的發(fā)展對大數據服務(wù)產(chǎn)生的影響：然后分析當前云環(huán)境下大數據服務(wù)的研究現狀與問(wèn)題分析，最后對全文的主要研究?jì)热葸M(jìn)行闡述。
圍繞云環(huán)境下大數據服務(wù)及其關(guān)鍵技術(shù)，針對云環(huán)境下構建大數據服務(wù)面臨的大數據服務(wù)應用模式、數據資源查找及可信組合評估問(wèn)題展開(kāi)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(wèn)題，進(jìn)而總結全文的主要研究?jì)热?
第二章全面分析了云環(huán)境下大數據服務(wù)的應用模式及關(guān)鍵技術(shù)，提出一個(gè)云環(huán)境下通用的大數據服務(wù)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(wù)應用模式，分析構建大數據服務(wù)過(guò)程中涉及的關(guān)鍵技術(shù)，引出第三章和第四章的研究?jì)热?
第三章圍繞云環(huán)境下面向大數據服務(wù)的可擴展數據資源節點(diǎn)管理與數據資源查找問(wèn)題，討論云環(huán)境下P2P技術(shù)在大數據服務(wù)中的拓展應用。首先分析目前面向大數據服務(wù)的數據資源查找方法所面臨的問(wèn)題，進(jìn)而提出采用非結構化P2P作為數據資源節點(diǎn)的拓撲組織結構，并以服務(wù)封裝數據資源，以方便用戶(hù)通過(guò)匹配服務(wù)描述信息進(jìn)行數據資源使用;進(jìn)而提出基于鄰居節點(diǎn)間的資源服務(wù)信息主動(dòng)復制協(xié)議，以通過(guò)提高數據資源信息在網(wǎng)絡(luò )中的覆蓋率來(lái)實(shí)現高效的數據資源檢索。最后，基于鄰居間主動(dòng)復制的資源信息，提出基于概率隨機游走的資源服務(wù)查找方法，實(shí)現云環(huán)境下可擴展的數據資源節點(diǎn)管理與數據資源查找;
第四章圍繞大數據服務(wù)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(guò)計算Top-N個(gè)基于QoS歷史記錄的組合方案，選擇QoS最優(yōu)的云服務(wù)組合方案。具體而言，Hires-I方法通過(guò)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(guò)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(jìn)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(huán)境下大數據服務(wù)及其關(guān)鍵技術(shù)運用至實(shí)際應用中。具體而言，從構建醫療大數據服務(wù)(疾病自診斷服務(wù))的角度，討論本文中的各項研究?jì)热菰谠摯髷祿⻊?wù)中的應用。具體而言，首先結合本文提出的大數據服務(wù)應用模式，分析并獲得疾病自診斷服務(wù)的應用需求;然后根據任務(wù)規劃的結果，為該大數據服務(wù)選擇QoS最優(yōu)的組合云服務(wù)方案;基于組合云服務(wù)方案，設計了一個(gè)基于概念格的大數據分析方法，通過(guò)對電子病歷大數據在線(xiàn)查詢(xún)和分析，計算獲得疾病自診斷模型，幫助用戶(hù)進(jìn)行疾病自診斷。
第六章總結全文，并對未來(lái)的研究工作進(jìn)行展望。
最后，對大量的資料和調查訪(fǎng)談的結果進(jìn)行了歸納總結，分析原因，并提出幾點(diǎn)可行的建議。
1)目前研究中，缺乏一個(gè)云環(huán)境下的大數據服務(wù)應用模式，為高效構建大數據服務(wù)提供技術(shù)參考;
2)當構建大數據服務(wù)所依賴(lài)的數據資源分布在云環(huán)境中大規模數目的節點(diǎn)中時(shí)，為可擴展的數據資源節點(diǎn)管理方法和數據資源查找方法帶來(lái)了挑戰;
3)當大數據服務(wù)部署在多個(gè)互相協(xié)同的云服務(wù)之上時(shí)，因滿(mǎn)足大數據服務(wù)功能性需求的云服務(wù)數目眾多，需要選擇 QoS最優(yōu)的云服務(wù)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(jià)和指正。謝謝!
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