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基于Web的数据挖掘可视化平台研究与实现
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基于Web的数据挖掘可视化平台研究与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 引言第11-17页
　1.1 研究背景与意义第11-12页
　1.2 国内外研究现状及分析第12-14页
　　1.2.1 数据挖掘技术研究现状第12-13页
　　1.2.2 数据挖掘可视化平台研究现状第13-14页
　　1.2.3 国内外研究现状总结第14页
　1.3 研究内容与论文工作第14-15页
　1.4 论文组织结构第15-17页
第二章 数据挖掘可视化技术相关理论及技术研究第17-28页
　2.1 数据挖掘理论及技术第17-21页
　　2.1.1 数据挖掘概念研究第17-18页
　　2.1.2 分布式数据挖掘第18-19页
　　2.1.3 分布式数据集模型第19-20页
　　2.1.4 Spark工作流程第20-21页
　　2.1.5 数据挖掘技术小结第21页
　2.2 可视化技术第21-27页
　　2.2.1 可视化技术分类第21-22页
　　2.2.2 Web前端框架第22-26页
　　2.2.3 数据可视化实现工具第26页
　　2.2.4 可视化技术小结第26-27页
　2.3 可视化技术与数据挖掘技术的结合第27页
　2.4 本章小结第27-28页
第三章 pipeline执行流程的设计与实现第28-35页
　3.1 模型通用执行流程第28页
　3.2 Spark性能保障第28-29页
　3.3 数据挖掘pipeline执行流程的设计与实现第29-34页
　　3.3.1 数据挖掘算法封装模块第29-30页
　　3.3.2 pipeline模型翻译技术第30-32页
　　3.3.3 模型执行流程第32-34页
　3.4 pipeline模型执行流程应用第34页
　3.5 本章小结第34-35页
第四章 数据挖掘可视化平台的需求分析与总体设计第35-47页
　4.1 数据挖掘可视化系统特点分析第35页
　4.2 系统需求分析第35-38页
　　4.2.1 数据挖掘可视化系统需求分析第36-37页
　　4.2.2 数据挖掘可视化报告子系统需求分析第37-38页
　4.3 系统的架构设计第38-42页
　　4.3.1 表现层第39页
　　4.3.2 业务层第39-40页
　　4.3.3 算法层第40-41页
　　4.3.4 计算层第41页
　　4.3.5 数据层第41-42页
　4.4 系统流程设计第42-43页
　4.5 系统数据库接口设计第43-45页
　　4.5.1 数据库接口架构设计第43页
　　4.5.2 数据库基本数据表设计第43-44页
　　4.5.3 数据挖掘可视化系统数据管理设计第44-45页
　　4.5.4 数据挖掘pipeline模型执行流程数据管理第45页
　　4.5.5 数据挖掘可视化报告子系统数据管理设计第45页
　4.6 本章小结第45-47页
第五章 数据挖掘可视化平台的核心模块设计与实现第47-63页
　5.1 数据挖掘可视化系统的设计与实现第47-58页
　　5.1.1 组件模块第49-50页
　　5.1.2 数据挖掘pipeline建模工作平台第50-54页
　　5.1.3 配置模块第54-56页
　　5.1.4 日志模块第56-57页
　　5.1.5 运行结果可视化模块第57-58页
　5.2 数据挖掘可视化报告子系统的设计与实现第58-63页
　　5.3.1 报告模板第58-60页
　　5.3.2 数据挖掘可视化报告编辑第60-62页
　　5.3.3 数据挖掘可视化报告存储第62-63页
第六章 基于Web的数据挖掘可视化平台的应用与测试第63-75页
　6.1 基于Web的数据挖掘可视化平台的部署第63页
　6.2 基于Web的数据挖掘可视化平台的应用说明第63-67页
　　6.2.1 数据挖掘可视化系统应用介绍第63-66页
　　6.2.2 数据挖掘可视化报告子系统应用介绍第66-67页
　6.3 系统功能测试第67-73页
　　6.3.1 数据挖掘pipeline模型构建测试第67-69页
　　6.3.2 模型算子节点配置模块测试第69-70页
　　6.3.3 数据挖掘项目与模型的复用第70页
　　6.3.4 数据挖掘pipeline模型执行模块测试第70-71页
　　6.3.5 可视化报告生成测试第71-73页
　6.4 系统性能测试第73-75页
第七章 总结与展望第75-77页
　7.1 工作总结第75-76页
　7.2 研究展望第76-77页
参考文献第77-81页
致谢第81-82页
攻读学位期间取得的研究成果第82页

本篇论文共82页，点击这进入下载页面。
 
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