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基于Spark的聚类算法实现与应用

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基于Spark的聚类算法实现与应用
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-7页
第一章 引言第7-11页
  1.1 论文研究背景与意义第7-9页
  1.2 论文主要工作第9页
  1.3 论文组织结构第9-11页
第二章 相关技术概述与分析第11-25页
  2.1 数据挖掘技术概述第11-12页
  2.2 数据挖掘的任务第12-17页
  2.3 聚类挖掘概述第17-20页
    2.3.1 聚类挖掘概念第17页
    2.3.2 聚类挖掘算法概述第17-20页
  2.4 大数据处理平台概述与分析第20-24页
    2.4.1 Hadoop计算框架分析第20-22页
    2.4.2 Spark计算框架分析第22-24页
  2.5 本章小结第24-25页
第三章 基于Spark的密度聚类算法并行化研究第25-36页
  3.1 DBSCAN聚类算法分析第25-27页
    3.1.1 有关定义第25-27页
    3.1.2 DBSCAN算法基本原理第27页
  3.2 DBSCAN算法基于Spark的并行化方案设计第27-29页
  3.3 DBSCAN算法基于Spark平台的并行化实现与测试第29-35页
    3.3.1 Spark部署过程第29-33页
    3.3.2 测试实验与结果分析第33-35页
  3.4 本章小结第35-36页
第四章 基于Spark的DBSCAN聚类算法应用第36-52页
  4.1 电信用户分类营销系统需求分析第36-38页
    4.1.1 信息需求第36-37页
    4.1.2 功能需求第37-38页
    4.1.3 环境需求第38页
  4.2 电信用户分类营销系统设计第38-44页
    4.2.1 系统架构与总体流程设计第38-39页
    4.2.2 功能与处理流程设计第39-42页
    4.2.3 数据库设计第42-44页
  4.3 系统实现第44-49页
    4.3.1 电信用户分类营销网站的实现第45-47页
    4.3.2 用户分类并行化算法的实现第47页
    4.3.3 用户分类结果展现模块的实现第47-49页
  4.4 制定针对性营销服务第49-51页
  4.5 本章小结第51-52页
第五章 总结与展望第52-54页
  5.1 总结第52页
  5.2 展望第52-54页
参考文献第54-56页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第56-57页
致谢第57页

本篇论文共57页,点击这进入下载页面
 
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