| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 理论探讨方面 | 第12-13页 |
| 1.2.2 实践应用方面 | 第13-14页 |
| 1.3 文章主要的工作及路线 | 第14-15页 |
| 2 获取网上交易数据 | 第15-24页 |
| 2.1 网上交易数据的定义 | 第15页 |
| 2.2 获取网上交易数据的技术手段 | 第15页 |
| 2.3 HADOOP分布式框架和NUTCH爬虫方法介绍 | 第15-19页 |
| 2.3.1 HADOOP分布式系统构架及技术特征 | 第16-17页 |
| 2.3.2 NUTCH爬虫方法 | 第17-19页 |
| 2.4 搭建分布式集群下的NUTCH爬虫框架 | 第19-21页 |
| 2.5 数据获取 | 第21-24页 |
| 3 网上交易数据的分析 | 第24-36页 |
| 3.1 手机的品牌选取分析 | 第24-25页 |
| 3.2 价格数据处理分析 | 第25-26页 |
| 3.3 价格波动性分析 | 第26-30页 |
| 3.4 异常波动价格分析 | 第30-35页 |
| 3.5 小结 | 第35-36页 |
| 4 异常波动价格的处理 | 第36-44页 |
| 4.1 异常波动价格的分类 | 第36页 |
| 4.2 基于局部多项式拟合模型的异常波动价格修正 | 第36-43页 |
| 4.2.1 局部多项式拟合理论 | 第36-38页 |
| 4.2.2 局部多项式估计的性质 | 第38-40页 |
| 4.2.3 局部多项式的参数选择 | 第40-41页 |
| 4.2.4 模型构建和基本思路 | 第41-42页 |
| 4.2.5 拟合结果 | 第42-43页 |
| 4.3 小结 | 第43-44页 |
| 5 基于网上交易数据的日度价格指数模型及实证 | 第44-50页 |
| 5.1 基本分类商品的价格指数模型 | 第44-45页 |
| 5.2 网上交易价格指数模型 | 第45-46页 |
| 5.3 数据实证与对比 | 第46-49页 |
| 5.4 小结 | 第49-50页 |
| 6 结论与展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第58页 |