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基于Hadoop的用户特征数据统一分析平台设计与实现

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 课题背景及研究目的第9-10页
    1.2 与课题相关的国内外研究综述第10-13页
        1.2.1 Hadoop 的研究现状及其应用第10-11页
        1.2.2 用户特征分析研究现状及其应用第11-13页
    1.3 本文的主要工作内容第13页
    1.4 本文的组织结构第13-15页
第2章 用户特征分析平台的需求分析第15-27页
    2.1 用户特征分析平台的总体需求第15-17页
        2.1.1 平台的用户行为数据的定义第15-16页
        2.1.2 平台的用户特征的定义第16页
        2.1.3 平台的业务需求第16-17页
    2.2 用户特征分析平台的功能需求第17-22页
        2.2.1 数据采集的功能需求第17-19页
        2.2.2 数据预处理的功能需求第19-21页
        2.2.3 模型建立的功能需求第21-22页
        2.2.4 用户特征查询的功能需求第22页
    2.3 用户特征分析平台非功能性需求第22-23页
    2.4 平台关键技术分析第23-26页
    2.5 本章小结第26-27页
第3章 用户特征分析平台的设计第27-53页
    3.1 用户特征分析平台模块设计第27页
    3.2 数据采集模块的设计第27-30页
        3.2.1 数据采集基础子模块的设计第28-29页
        3.2.2 性别识别数据采集子模块设计第29页
        3.2.3 年龄识别数据采集子模块设计第29页
        3.2.4 消费能力识别数据采集子模块设计第29-30页
    3.3 数据预处理模块的设计第30-46页
        3.3.1 预处理基础子模块的设计第30-37页
        3.3.2 性别识别预处理子模块设计第37-40页
        3.3.3 年龄识别预处理子模块设计第40-42页
        3.3.4 消费能力识别预处理子模块设计第42-46页
    3.4 模型建立模块的设计第46-50页
        3.4.1 支持向量机分类子模块的设计第46-47页
        3.4.2 朴素贝叶斯分类子模块的设计第47页
        3.4.3 Adaboost 分类子模块的设计第47-50页
        3.4.4 效果评估标准第50页
    3.5 特征查询模块的设计第50-52页
        3.5.1 缓冲区子模块的设计第50-51页
        3.5.2 查询服务子模块的设计第51-52页
    3.6 本章小结第52-53页
第4章 用户特征分析平台的实现第53-83页
    4.1 数据采集模块的实现第53-57页
        4.1.1 数据采集基础子模块的实现第53-54页
        4.1.2 性别识别数据采集子模块实现第54-55页
        4.1.3 年龄识别数据采集子模块实现第55页
        4.1.4 消费能力识别数据采集子模块实现第55-57页
    4.2 数据预处理模块的实现第57-75页
        4.2.1 预处理基础子模块的实现第57-65页
        4.2.2 性别识别预处理子模块实现第65-69页
        4.2.3 年龄识别预处理子模块实现第69-71页
        4.2.4 消费能力识别预处理子模块实现第71-75页
    4.3 模型建立模块的实现第75-78页
        4.3.1 支持向量机分类子模块的实现第75-76页
        4.3.2 朴素贝叶斯分类子模块的实现第76-77页
        4.3.3 Adaboost 分类子模块的实现第77-78页
    4.4 特征查询模块的实现第78-80页
        4.4.1 缓冲区子模块的实现第78-79页
        4.4.2 查询服务子模块的实现第79-80页
    4.5 实现结果和解释第80-82页
    4.6 本章小结第82-83页
第5章 用户特征分析平台的测试和分析第83-93页
    5.1 测试方案第83页
    5.2 功能测试第83-88页
        5.2.1 数据采集模块的功能测试第84-85页
        5.2.2 数据预处理模块的功能测试第85-86页
        5.2.3 模型建立模块的功能测试第86-87页
        5.2.4 用户特征查询模块的功能测试第87-88页
    5.3 平台应用测试及分析第88-92页
        5.3.1 用户性别识别应用测试第88-89页
        5.3.2 用户年龄识别应用测试第89-91页
        5.3.3 用户消费能力识别应用测试第91-92页
    5.4 本章小结第92-93页
结论第93-95页
参考文献第95-99页
致谢第99-100页
个人简历第100页

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