电子商务领域中大数据的质量及预测分析研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 大数据及其质量研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 电子商务中大数据分析方法的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 基本理论、概念及相关工具箱介绍 | 第15-26页 |
| 2.1 统计学习理论 | 第15-17页 |
| 2.1.1 VC维 | 第16页 |
| 2.1.2 结构风险最小化 | 第16-17页 |
| 2.2 支持向量机理论 | 第17-20页 |
| 2.2.1 线性可分支持向量分类机 | 第17-19页 |
| 2.2.2 非线性支持向量分类机 | 第19-20页 |
| 2.3 并行算法概述 | 第20-21页 |
| 2.4 LIBSVM工具箱简介 | 第21-22页 |
| 2.5 数据预处理技术 | 第22-24页 |
| 2.5.1 数据清洗 | 第22-23页 |
| 2.5.2 数据集成 | 第23-24页 |
| 2.5.3 数据变换 | 第24页 |
| 2.5.4 数据规约 | 第24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 大数据的质量研究 | 第26-33页 |
| 3.1 大数据质量问题 | 第26-27页 |
| 3.2 大数据质量标准 | 第27-29页 |
| 3.3 大数据质量评估程序 | 第29-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第四章 电子商务领域的大数据预测分析研究 | 第33-52页 |
| 4.1 案例背景介绍 | 第33-34页 |
| 4.2 并行算法设计 | 第34-37页 |
| 4.3 实验数据质量分析 | 第37-47页 |
| 4.3.1 数据集说明 | 第38-40页 |
| 4.3.2 数据清洗 | 第40-43页 |
| 4.3.3 数据变换 | 第43-44页 |
| 4.3.4 数据规约 | 第44-45页 |
| 4.3.5 数据预处理小结 | 第45页 |
| 4.3.6 数据质量评估 | 第45-47页 |
| 4.4 数据预测及结果分析 | 第47-51页 |
| 4.4.1 数据预测过程 | 第47-48页 |
| 4.4.2 数据预测结果及分析 | 第48-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 全文总结 | 第52-53页 |
| 5.2 下一步的工作与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录1 程序清单 | 第57-64页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第64-65页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
