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-引言introduction
-背景background
（数据量越来越大引出大数据，什么是大数据，大数据在各个行业产生的挑战，大数据在推荐方面影响也很大，推荐系统的意义，推荐系统在各个方面的应用，推荐系统的发展）
回顾文章名称，大数据下在mapreduce上的一种服务推荐算法。
关键词：推荐系统，偏好（稳重着重考虑的因素），keyword（文章利用的因素），大数据，mapreduce，hodoop（重心是推荐算法）
-动机motivation
（大数据的需要以及带来的挑战，现有推荐系统的缺陷，列举一个现实案例展示面临的问题，本文的解决办法） 文章行文结构
-预备知识preliminary knowledge（相关工作）
（推荐系统和协同过滤、云计算和mapreduce）
xxx算法
应用于mapreduce 实验（实验设置和数据库、实验评估[准确性稳定性]）
相关工作（注意别和预备知识弄混？相当于国内外现状）
（在学术和工业方面都已经有很多推荐系统，×××提出×××算法，对比来说本文算法的优势）
总结和展望
致谢

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-引言introduction
-动机motivation
（数据增长大数据时代，大数据带来的挑战和问题，实时数据处理的需求，第一个问题是有效地从大量高维数据中提取有用信息，第二个问题是有看良好分类性能的技术）
（云计算平台上的分布和数据挖掘案例，mapreduce的缺陷以及spark的优点，介绍RF算法）
回顾文章名称，A Parallel Random Forest Algorithm for Big Data in a Spark Cloud Computing Environment，关键词：Apache spark，大数据，云计算，数据并行，随机森林，任务并行（重心在spark上，因为算法是老算法，只是并行计算加快速度）
-贡献（contributions）
1.RF优化方法
2.并行算法
3.并行数据
行文结构
-相关工作（related work）
-算法（algorithm）
-spark上算法的并行
-实验
实验设置
分类准确率（不同树规模的分类准确率/OOB错误率，不同数据规模的分类准确率）
性能评估（不同数据集的平均执行时间，不同cluster规模的平均执行时间，不同环境下的RF加速比(spark/no spark)，不同RF硅胶模的数据容量任曦，数据通信成本分析）
-总结

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共同之处：
with the emergence of the big data age
both academia and industry