| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究的背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究的意义 | 第13-14页 |
| 1.3 论文结构 | 第14-16页 |
| 2 云计算与数据挖掘基础概念与应用情况 | 第16-28页 |
| 2.1 数据挖掘的概念与基础理论 | 第16-23页 |
| 2.1.1 数据挖掘的意义 | 第17页 |
| 2.1.2 数据挖掘的通常流程 | 第17-19页 |
| 2.1.3 典型的数据挖掘方法 | 第19-23页 |
| 2.2 云计算的概念与发展情况 | 第23-28页 |
| 2.2.1 云计算的基础概念 | 第23页 |
| 2.2.2 云计算平台发展情况 | 第23-25页 |
| 2.2.3 云计算应用发展情况 | 第25-28页 |
| 3.数据处理平台的需求与算法研究 | 第28-59页 |
| 3.1 数据处理需求分析 | 第28-32页 |
| 3.1.1 公司数据处理需求的特点和需要解决的矛盾 | 第28-30页 |
| 3.1.2 业务拓展的实际需求 | 第30-32页 |
| 3.2 数据处理的功能性需求 | 第32-35页 |
| 3.2.1 数据规整功能需求 | 第32-33页 |
| 3.2.2 数据分析功能需求 | 第33-35页 |
| 3.3 平台的非功能性需求分析 | 第35页 |
| 3.4 选择云计算框架的必要性分析 | 第35-36页 |
| 3.5 基于云计算的电信客户数据挖掘处理算法 | 第36-50页 |
| 3.5.1 文本关键字抽取 | 第36-37页 |
| 3.5.2 自动行业标引 | 第37-44页 |
| 3.5.3 客户判重 | 第44-50页 |
| 3.6 算法设计与算法并行实现设计 | 第50-54页 |
| 3.6.1 客户采集判重 | 第50页 |
| 3.6.2 文本处理 | 第50-52页 |
| 3.6.3 资料提取 | 第52-53页 |
| 3.6.4 部分优化以及改进措施 | 第53-54页 |
| 3.7 电信数据处理的详细过程 | 第54-59页 |
| 3.7.1 日志类数据处理 | 第54-56页 |
| 3.7.2 基础类数据处理 | 第56-59页 |
| 4.数据处理平台平台设计和实现 | 第59-74页 |
| 4.1 平台设计 | 第59-65页 |
| 4.1.1 系统技术平台 | 第59-60页 |
| 4.1.2 用例视图 | 第60-61页 |
| 4.1.3 逻辑视图 | 第61-62页 |
| 4.1.4 关键类图 | 第62-65页 |
| 4.2 平台的整体模型 | 第65-66页 |
| 4.3 电信数据处理平台的典型业务处理流程 | 第66-69页 |
| 4.4 数据处理平台实现 | 第69-74页 |
| 4.4.1 前台服务模块实现 | 第69-71页 |
| 4.4.2 并行事务处理管理模块实现 | 第71-72页 |
| 4.4.3 Hadoop服务模块实现 | 第72-74页 |
| 5. 数据处理平台测试 | 第74-78页 |
| 5.1 项目测试方案 | 第74-76页 |
| 5.1.1 测试的业务需求说明 | 第74页 |
| 5.1.2 测试环境说明 | 第74-76页 |
| 5.1.3 测试结果记录 | 第76页 |
| 5.2 测试结论分析 | 第76-78页 |
| 6. 总结与展望 | 第78-79页 |
| 6.1 总结 | 第78页 |
| 6.2 展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第82-83页 |
| 附件 | 第83页 |