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基于JBPM的大数据挖掘服务流程引擎的研究与实现

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基于JBPM的大数据挖掘服务流程引擎的研究与实现
论文目录
 
中文摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 引言第8-12页
  1.1 研究背景及意义第8-9页
  1.2 国内外研究现状第9-10页
  1.3 论文研究内容及结构安排第10-12页
第二章 相关理论与技术介绍第12-21页
  2.1 基本定义第12-14页
    2.1.1 数据挖掘第12页
    2.1.2 工作流第12-13页
    2.1.3 数据挖掘算子第13-14页
  2.2 Hadoop生态系统介绍第14-19页
    2.2.1 HDFS分布式文件系统第15-17页
    2.2.2 MapReduce分布式计算框架第17-18页
    2.2.3 数据挖掘算法库第18-19页
  2.3 JBPM第19页
  2.4 GooFlow流程设计器第19-20页
  2.5 本章总结第20-21页
第五章 数据分析挖掘引擎的设计思路第21-35页
  3.1 数据格式设计第22-23页
    3.1.1 源数据第22-23页
    3.1.2 元数据第23页
  3.2 数据挖掘相关流程第23-26页
    3.2.1 数据预处理第23-24页
    3.2.2 分类算法、聚类算法第24页
    3.2.3 评估指标第24-26页
  3.3 数据挖掘算子的设计与封装第26-32页
    3.3.1 预处理算子的设计第28-31页
    3.3.2 分类和聚类算子第31-32页
  3.4 Web可视化界面设计第32-33页
  3.5 流程定义文件的转化第33-34页
  3.6 本章总结第34-35页
第四章 流程引擎的具体实现第35-46页
  4.1 浏览器客户端的流程引擎实现第35-38页
    4.1.1 WEB页面实现第35-36页
    4.1.2 数据存储实现第36-38页
  4.2 流程定义文件转化的实现第38-41页
  4.3 数据挖掘算子的实现第41-44页
    4.3.1 随机森林算子的封装第41-42页
    4.3.2 特征属性选择算子第42-44页
  4.4 工作流流程引擎运行的实现第44-45页
  4.5 本章总结第45-46页
第五章 系统的展示与应用第46-62页
  5.1 系统展示第46-49页
    5.1.1 系统主界面第46-47页
    5.1.2 日志管理界而第47页
    5.1.3 流程管理界而第47-49页
  5.2 系统应用分析第49-60页
    5.2.1 实验数据集第49-51页
    5.2.2 集群配置参数第51-52页
    5.2.3 预处理测试第52-55页
    5.2.4 预处理结果分析与展示第55-57页
    5.2.5 随机森林回归测试第57-60页
  5.3 本章总结第60-62页
结论第62-63页
参考文献第63-66页
致谢第66-67页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第67-68页
个人简历第68页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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