基于Hadoop的上市公司舆情挖掘系统的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-11页 |
| ·研究课题背景 | 第9-11页 |
| ·研究意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文的研究工作 | 第12-13页 |
| ·论文结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 相关技术理论介绍 | 第14-28页 |
| ·Hadoop 平台介绍 | 第14-19页 |
| ·Hadoop 分布式文件系统介绍 | 第15-16页 |
| ·MapReduce 编程模型介绍 | 第16-19页 |
| ·数据挖掘介绍 | 第19-24页 |
| ·网络挖掘 | 第19-20页 |
| ·监督式学习 | 第20-22页 |
| ·无监督学习 | 第22-24页 |
| ·Nutch 网络爬虫介绍 | 第24-28页 |
| 第三章 上市公司舆情挖掘系统需求分析 | 第28-34页 |
| ·上市公司舆情挖掘系统概述 | 第28-29页 |
| ·上市公司舆情挖掘系统功能需求分析 | 第29-33页 |
| ·系统管理模块 | 第29-30页 |
| ·数据采集模块 | 第30-31页 |
| ·数据挖掘模块 | 第31页 |
| ·数据存储模块 | 第31-32页 |
| ·信息展示模块 | 第32-33页 |
| ·上市公司舆情挖掘系统性能需求分析 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 舆情挖掘系统设计 | 第34-51页 |
| ·系统总体设计 | 第34-37页 |
| ·系统设计原则 | 第34-35页 |
| ·系统设计方案 | 第35-37页 |
| ·系统模块设计 | 第37-50页 |
| ·Web 数据采集模块 | 第38-39页 |
| ·聚类分析模块 | 第39-45页 |
| ·分类预测模块 | 第45-47页 |
| ·数据存储模块 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 舆情挖掘的实现与测试 | 第51-75页 |
| ·系统平台搭建 | 第51-55页 |
| ·Hadoop 平台部署 | 第51-54页 |
| ·Nutch 爬虫部署 | 第54-55页 |
| ·数据采集模块的实现 | 第55-56页 |
| ·舆情挖掘模块的实现 | 第56-64页 |
| ·Canopy 聚类算法实现 | 第58-62页 |
| ·K-Means 聚类算法实现 | 第62-63页 |
| ·数据挖掘的实现包图 | 第63-64页 |
| ·聚类算法测试 | 第64-67页 |
| ·完整实例 | 第67-69页 |
| ·系统测试 | 第69-74页 |
| ·测试环境与用例 | 第69-70页 |
| ·功能测试 | 第70-73页 |
| ·性能测试 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第81-82页 |
