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基于枢纽现象的离群数据挖掘及其并行化

中文摘要第3-4页
abstract第4页
第一章 绪论第7-15页
    1.1 数据挖掘第7-9页
        1.1.1 概述第7页
        1.1.2 数据挖掘过程第7-8页
        1.1.3 数据挖掘研究内容第8-9页
    1.2 离群数据第9-13页
        1.2.1 概述第9-10页
        1.2.2 K近邻与离群数据第10-11页
        1.2.3 逆K近邻与离群数据第11-12页
        1.2.4 离群数据并行挖掘第12-13页
    1.3 研究目标和论文组织第13-15页
        1.3.1 研究内容第13页
        1.3.2 论文组织第13-15页
第二章 逆K近邻查询与并行计算框架第15-23页
    2.1 逆K近邻查询与枢纽现象第15-20页
        2.1.1 逆K近邻查询第15-18页
        2.1.2 枢纽现象第18-20页
    2.2 Spark分布式计算框架第20-22页
    2.3 小结第22-23页
第三章 基于枢纽现象的离群数据挖掘算法第23-33页
    3.1 引言第23页
    3.2 距离信息加权与区分度满意值第23-25页
        3.2.1 距离信息加权第23-24页
        3.2.2 离群区分度满意值第24-25页
    3.3 算法描述第25-27页
    3.4 实验分析第27-31页
        3.4.1 人工数据集第27-30页
        3.4.2 UCI数据集第30-31页
    3.5 小结第31-33页
第四章 基于枢纽现象的离群数据并行挖掘算法第33-43页
    4.1 引言第33页
    4.2 WAntiHub算法的并行化分析第33-35页
    4.3 算法描述第35-37页
    4.4 实验分析第37-41页
        4.4.1 数据量对算法效率的影响第38页
        4.4.2 近邻数K对算法效率的影响第38-39页
        4.4.3 属性维度对算法效率的影响第39-40页
        4.4.4 采样比例对算法效率的影响第40-41页
        4.4.5 节点数对算法效率的影响第41页
    4.5 小结第41-43页
第五章 总结与展望第43-45页
    5.1 总结第43页
    5.2 展望第43-45页
参考文献第45-51页
致谢第51-53页
攻读学位期间发表的学术论文目录第53页

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