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基于电商平台的大数据技术设计与研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景与意义第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 研究内容及研究方法第12-13页
    1.4 章节安排第13-14页
    1.5 本章小结第14-15页
第2章 大数据挖掘的相关技术第15-35页
    2.1 大数据挖掘的关键技术第15-18页
        2.1.1 Hadoop分布式介绍第15-16页
        2.1.2 MapReduce框架介绍第16-17页
        2.1.3 HDFS的存取原理第17-18页
    2.2 数据获取的关键技术第18-23页
        2.2.1 Nutch爬虫工具简介第18-20页
        2.2.2 Nutch的执行流程第20-23页
    2.3 网页数据中抽取相关文本第23-26页
        2.3.1 网页数据的预处理方法第23-24页
        2.3.2 语句的清洗第24-25页
        2.3.3 抓取的数据的评价方案第25-26页
    2.4 实验测试分析第26-34页
        2.4.1 实验平台构建第26-33页
        2.4.2 实验结果分析第33-34页
    2.5 本章小结第34-35页
第3章 基于MapReduce的聚类方法第35-51页
    3.1 聚类算法的分类第35-36页
    3.2 评论语句聚类前的关键技术第36-40页
        3.2.1 选取特征词第38-39页
        3.2.2 文本向量表示第39页
        3.2.3 特征词的权重计算第39-40页
        3.2.4 评论语句的相似性计算第40页
    3.3 聚类算法设计第40-44页
        3.3.1 K-means 算法第40-42页
        3.3.2 Canopy算法第42-44页
    3.4 基于MapReduce的聚类算法设计第44-49页
        3.4.1 基于MapReduce的Canopy算法第44-46页
        3.4.2 基于MapReduce的K-means算法第46-49页
    3.5 实验设计第49-50页
        3.5.1 实验运行环境第49页
        3.5.2 实验步骤第49页
        3.5.3 实验结果及结论第49-50页
    3.6 本章小结第50-51页
第4章 应用测试分析第51-57页
    4.1 数据预处理第51-52页
        4.1.1 数据来源第51-52页
        4.1.2 数据处理第52页
    4.2 实验结果分析第52-54页
    4.3 评论语句的实际应用第54页
    4.4 本章总结第54-57页
第5章 总结与展望第57-59页
    5.1 总结第57-58页
    5.2 展望第58-59页
参考文献第59-63页
致谢第63页

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