大规模互联网地理标注快速聚类方法研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·选题的研究意义及本文组织结构 | 第14-17页 |
| ·选题的理论意义及实用价值 | 第14-15页 |
| ·本文研究内容及组织结构 | 第15-17页 |
| 2 大规模数据的空间聚类技术分析 | 第17-26页 |
| ·经典空间聚类算法介绍 | 第17-23页 |
| ·空间聚类算法中的关键问题 | 第23-24页 |
| ·空间聚类对大规模数据处理能力现状分析 | 第24-26页 |
| 3 大规模地理标注存储模型研究 | 第26-37页 |
| ·基于 NoSQL 的数据存储技术 | 第26-32页 |
| ·传统数据库存储模式分析 | 第26-28页 |
| ·NoSQL 技术简介 | 第28-29页 |
| ·基于 NoSQL 的 MongoDB 数据库 | 第29-30页 |
| ·基于 MongoDB 的海量数据分片方法 | 第30-32页 |
| ·海量地理标注存储方法 | 第32-37页 |
| ·地理标注统一存储模型的设计 | 第32-36页 |
| ·空间索引的建立 | 第36-37页 |
| 4 海量数据的预处理与高效调度方法研究 | 第37-41页 |
| ·海量数据预处理方法 | 第37-39页 |
| ·多级聚类单元模型的建立 | 第37-38页 |
| ·海量地理标注的聚类单元映射 | 第38-39页 |
| ·基于约束条件的数据快速提取方法 | 第39-41页 |
| 5 基于多级聚类单元的大规模地理标注快速聚类实验 | 第41-48页 |
| ·试验环境与系统构架 | 第41页 |
| ·实验流程 | 第41-43页 |
| ·性能分析 | 第43-48页 |
| ·运行效率对比 | 第43-45页 |
| ·聚类结果精度对比 | 第45-48页 |
| 6 总结 | 第48-50页 |
| ·全文总结 | 第48页 |
| ·下一步工作展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 作者简历 | 第52-53页 |
| 学位论文数据集 | 第53-54页 |
