| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 项目介绍 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 研究内容 | 第13页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第13-14页 |
| 1.6 本章小结 | 第14-16页 |
| 第2章 系统相关理论和技术 | 第16-28页 |
| 2.1 Spark平台概述 | 第16-21页 |
| 2.1.1 Spark平台简介 | 第16页 |
| 2.1.2 Spark运行方式 | 第16-17页 |
| 2.1.3 Spark特性 | 第17-18页 |
| 2.1.4 流处理架构概述 | 第18-19页 |
| 2.1.5 Spark Streaming特性 | 第19-21页 |
| 2.2 热点话题挖掘技术概述 | 第21-26页 |
| 2.2.1 传统文本数据挖掘算法 | 第21-22页 |
| 2.2.2 深度语言处理模型 | 第22-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 TWEET报文实时热点话题挖掘算法设计 | 第28-38页 |
| 3.1 实时数据挖掘算法概述 | 第28-29页 |
| 3.2 FP-Growth算法 | 第29-31页 |
| 3.3 SFP-Growth算法 | 第31-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 系统需求分析与总体设计 | 第38-48页 |
| 4.1 系统需求分析 | 第38-39页 |
| 4.1.1 功能性需求分析 | 第38-39页 |
| 4.1.2 性能需求分析 | 第39页 |
| 4.2 系统总体设计 | 第39-41页 |
| 4.2.1 系统集群设计 | 第40页 |
| 4.2.2 系统逻辑架构设计 | 第40-41页 |
| 4.3 数据接收层 | 第41-45页 |
| 4.3.1 数据来源限制 | 第41-42页 |
| 4.3.2 数据格式 | 第42-43页 |
| 4.3.3 数据接收流程 | 第43-45页 |
| 4.4 数据处理层 | 第45-47页 |
| 4.4.1 实时数据处理流程 | 第45-46页 |
| 4.4.2 深度数据挖掘处理流程 | 第46-47页 |
| 4.5 话题展示模块 | 第47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 系统详细设计与实现 | 第48-66页 |
| 5.1 系统开发工具和环境 | 第48页 |
| 5.2 集群的搭建与实现 | 第48-49页 |
| 5.3 数据接收模块的实现 | 第49-52页 |
| 5.4 实时热点话题探测模块的实现 | 第52-56页 |
| 5.5 Word2vec数据挖掘模块的实现 | 第56-61页 |
| 5.6 热点话题展示模块的实现 | 第61-64页 |
| 5.7 本章小结 | 第64-66页 |
| 第6章 系统测试 | 第66-74页 |
| 6.1 系统运行结果 | 第66-68页 |
| 6.2 系统测试 | 第68-72页 |
| 6.2.1 SFP-Growth并行化测试 | 第69页 |
| 6.2.2 SFP-Growth算法准确性及即时性测试 | 第69-71页 |
| 6.2.3 Word2vec算法测试 | 第71-72页 |
| 6.3 本章小结 | 第72-74页 |
| 第7章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80页 |