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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,
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。
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