一、学生基本信息
| 毕业时间 | 照片 | 姓名 | 学号 | 年级 | 毕业设计题目 | 结果 |
| 2017年7月 |  |
李平保 | 22920132203800 | 2013级 | 基于大数据平台的用户购物行为分析 | 通过答辩 |
二、论文修改指导记录
（注：李平保同学于2017年5月1日完成本科毕业设计论文初稿发送给我）
| 第几次 | 时间 | 时长 | 指导方式 |
| 1 | 2017年1月4日 | 1小时 | 在数据库实验室见面，互相认识，林子雨老师介绍本科毕业设计任务，明确需要学习的大数据知识，包括Hadoop和Spark等，要求李平保同学利用寒假期间，加紧学习相关大数据知识。 |
| 2 | 2017年2月28日下午4点30分到5点30分 | 1小时 | 面对面现场指导，李平保同学汇报毕业设计工作进展，与老师交流其中遇到的问题。 林子雨老师请李平保同学花一周左右时间把林子雨编写的Spark在线教程阅读一遍（http://dblab |
| 3 | 2017年4月5日上午11点到12点 | 1小时 | 面对面现场指导，李平保同学汇报毕业设计工作进展，并提出了在Spark MLlib机器学习算法建模过程遇到的相关问题，林子雨老师给予解答。并要求李平保同学在4月20日之前完成所有编码工作。4月20日到4月30日完成论文初稿。 |
| 4 | 2017年4月20日下午4点30分到5点30分 | 1小时 | 面对面现场指导，李平保同学汇报毕业设计工作进展。李平保同学已经基本完成了毕业设计的系统设计和代码编写工作。林子雨老师明确要求在4月30日之前提交论文初稿。 |
| 5 | 2017年5月2日下午2点30分到4点 | 1.5小时 | 面对面现场指导，李平保同学已经提交毕业论文初稿，林子雨老师在实验室现场指导李平保同学修改论文，提出了各种修改意见，包括论文框架、论文格式和内容修正等。 |
| 6 | 2017年5月5日下午2点30分到4点 | 1.5小时 | 面对面现场指导，林子雨老师在实验室现场指导李平保同学修改论文第二稿，继续完善论文。 |
林子雨老师在指导李平保同学修改论文的过程中发现论文存在的主要格式问题如下：
（1）中文摘要：内容太短，需要补充到1页。
（2）英文摘要：内容太少，格式不对。
（3）正文
第一，标点符号乱用，有些用中文标点符号，有些用英文标点符号。
第二，每个段落的开头缩进错误，有的缩进多，有的缩进少，正确的是，应该统一缩进两个汉字。
第三，排版不美观，有些地方随意插入太多空行。
第四，有些图和表的内容超出了页面的左右边距。不应该是图的文字，也编号成图，有些应该编号成表，不是图。
第五，变量没有用斜体，有些变量没有设置下标。
（4）页眉和页脚：设置错误，无法和所在的章节标题对应起来。
（5）致谢语：内容太短，需要补充。
三、本科毕业设计全程指导记录
毕 业 论 文 任 务 书
| 题 目：基于大数据平台的用户购物行为分析 |
| 目标要求：（1）任务目标：采用Hadoop和Spark等大数据技术构建大数据分析平台，利用用户购物数据集，实现数据分析模型的构建并预测用户未来购物行为，并对结果进行可视化呈现；（2）技术目标：设计实现基于大数据平台的用户购物行为分析原型系统；（3）知识要求：熟悉Linux系统、关系数据库、数据仓库、Hadoop、Spark等基本知识，熟练掌握JAVA语言或Scala语言以及相关开发工具（比如Visual Studio或Eclipse）。（4）实验要求：在Linux系统中安装MySQL、Hadoop、Hive、Spark等大数据软件，把文本形式的海量用户购物数据集，进行转换后加载到数据仓库Hive中，用Hive进行用户购物行为查询分析；利用文本形式的用户购物数据集，构建机器学习算法构建相关数据分析模型，预测用户未来购物行为，并采用ECharts组件进行数据可视化。 |
| 支持条件：实验室机器，安装MySQL、Hadoop、Hive、Spark等软件；包含3000万条购物记录的用户购物数据集； |
指导教师 林子雨职称 助理教授 学生李平保
分 阶 段 进 度 安 排
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阶段 |
起 讫 时 间 |
计 划 完 成 内 容 |
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1 |
2017年1月1日 —2017年1月20日 |
文献收集和相关知识学习、熟悉开发环境。这个阶段可以为后续阶段奠定基础，可以弥补学生一些知识储备上的不足。 |
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2 |
2017年 1月21日—2月28日 |
拟定具体的研究方向和研究计划。通过学生和老师的多次互动沟通，逐渐明确学生的具体研究内容，并制定分阶段研究计划。 |
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3 |
2017年 3月1日—3月31日 |
进行系统的概要设计及关键技术研究。学生对系统的相关内容，进行思考和分析，大概设计出系统的总体框架和一些关键技术。 |
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4 |
2017年 4月1日—4月20日 |
进行系统的详细设计和编码。学生详细了解系统各个功能模块和界面功能，设计界面，并编写各个模块的实现代码。 |
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5 |
2017年 4月21日—5月7日 |
对项目进行总结，撰写毕业论文。学生首先总结自己论文，撰写初稿；然后师生之间进行多次互动，不断改进论文，形成定稿。 |
注：一般可分成资料文献搜集、拟定方案（提纲）、试验或初稿、定稿等阶段。
教 师 分 阶 段 指 导 记 录
| 第一阶段：通过与李平保同学面谈了解该同学在本科阶段的计算机专业 基础知识储备情况以及编程能力和水平，介绍了厦门大学本科毕业设计的任务内容和目标要求以及毕业设计任务背景、工作路线；明确了李平保同学需要完成的相关 知识准备工作。通过与林子雨老师的面谈和电话沟通，李平保同学对自己的指导老师有了更加深刻的了解，并熟悉了任务背景和工作路线，并根据老师要求较好地完成了相关知识准备工作，包括JAVA编程，Hadoop和Spark等大数据技术。
1月20日 |
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| 第二阶段：通过前期的准备工作，结合李平保同学对大数据技术的相关知识的认识和理解，选定了基于大数据平台的用户购物行为分析作为毕业设计内容。李平保同学认真学习和理解了Hadoop、Spark、Hive等大数据技术，并阅读了机器学习算法的相关文献。
2月28日 |
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| 第三阶段：通过师生间的多次沟通和交流，李平保同学完成了基于大数据平台的用户购物行为分析原型系统的概要设计，并提出了实现用户购物行为预测的决策树算法的解决技术路线。
3月31日 |
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| 第四阶段：李平保同学编程实现了基于大数据平台的用户购物行为分析原型系统的演示界面和底层功能代码，并用真实的用户购物行为数据集进行实验，展示原型系统的基本功能。
4月20日 |
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| 第五阶段：李平保同学对项目工作进行了总结，撰写论文。通过多次面谈和电话指导，林子雨老师对李平保同学的论文提出了许多修改意见，李平保同学根据意见进行了认真修改，最终顺利完成论文定稿。
5月5日 |
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论文评语 |
李平保同学的毕业论文设计实现了基于大数据平台的用户购物行为分析原型系统，详细设计演示界面和底层功能代 码，并用真实的用户购物行为数据集进行实验，展示原型系统的基本功能。上述工作表明，李平保同学已经能够综合运用本科阶段所学的计算机专业相关知识 解决实际问题。在编程和实验设计实施方面，该同学表现出了较好的动手能力，解决了一些实验难题；在论文写作方面，该同学思路清晰，层次分明，能够突出重点 内容，论述得当。在毕业设计的全过程，李平保同学都能够积极和老师、同学进行协调和沟通，及时解决存在的问题。因此，我认为李平保同学的论文达到了厦门大 学计算机专业本科生毕业论文的目标要求。拟评成绩 指导教师 林子雨职称助理教授 2017年 5月5日 |
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答辩记录 |
答辩小组组长（签名） 职务（称）
年 月 日 |
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总评 |
成绩 系主任（签盖）年 月 日 |
下面照片是李平保同学在接受林子雨老师现场指导
（图 2017年5月2日 林子雨老师在实验室指导李平保同学修改毕业论文）
（图 2017年5月2日 林子雨老师在实验室指导李平保同学修改毕业论文）
（图 2017年1月5日 林子雨老师在实验室和李平保、王者明两位同学见面布置本科毕业设计任务）
（2017年6月9日 李平保同学、林子雨老师、王者明同学毕业合影）