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多源异构数据的跨域关联方法研究及应用

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多源异构数据的跨域关联方法研究及应用
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-17页
  1.1 研究工作的背景与意义第10-12页
  1.2 国内外研究历史与现状第12-15页
    1.2.1 基于不同模型的用户跨域关联方法第12-13页
    1.2.2 基于不同用户特征的跨域关联方法第13页
    1.2.3 其他领域对跨域关联问题的研究第13-15页
  1.3 本文的主要研究内容第15页
  1.4 本论文的结构安排第15-17页
第二章 相关理论与技术第17-31页
  2.1 数据挖掘第17-24页
    2.1.1 数据挖掘定义及过程第17-18页
    2.1.2 数据预处理相关方法第18-19页
    2.1.3 分类算法的研究第19-22页
    2.1.4 相似度度量方法第22-24页
  2.2 文本挖掘第24-27页
    2.2.1 文本预处理第24页
    2.2.2 文本表示第24-25页
    2.2.3 特征选择第25-27页
  2.3 关联挖掘第27-28页
  2.4 Hadoop分布式平台第28-30页
    2.4.1 分布式文件系统HDFS第28-29页
    2.4.2 分布式计算框架MapReduce第29-30页
  2.5 本章小结第30-31页
第三章 用户建模第31-47页
  3.1 用户表示第31页
  3.2 数据描述第31-34页
  3.3 特征提取第34-46页
    3.3.1 特征体系第34-36页
    3.3.2 基于用户属性信息的特征提取第36-43页
    3.3.3 基于用户生成内容的特征提取第43-44页
    3.3.4 基于行为轨迹的特征提取第44-45页
    3.3.5 基于结构关系的特征提取第45-46页
  3.4 本章小结第46-47页
第四章 跨域关联建模第47-64页
  4.1 问题描述第47-48页
    4.1.1 问题定义第47页
    4.1.2 问题分析第47-48页
  4.2 用户关联模型第48-56页
    4.2.1 基于无监督的用户关联第48-50页
    4.2.2 基于有监督的用户关联第50-53页
    4.2.3 基于一对一匹配的用户关联第53-56页
  4.3 实验分析第56-62页
    4.3.1 数据说明第56-57页
    4.3.2 评价体系第57页
    4.3.3 实验结果及分析第57-62页
  4.4 本章小结第62-64页
第五章 大规模数据下的跨域关联挖掘第64-75页
  5.1 传统跨域关联方法面临的问题第64-65页
  5.2 大数据环境下跨域关联建模第65-69页
    5.2.1 用户标签模型第65-66页
    5.2.2 基于最小哈希的跨域关联模型第66-68页
    5.2.3 基于倒排索引的跨域关联模型第68-69页
  5.3 实验结果与分析第69-74页
  5.4 本章小结第74-75页
第六章 总结与展望第75-77页
  6.1 全文工作总结第75-76页
  6.2 未来工作展望第76-77页
致谢第77-78页
参考文献第78-82页

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