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基于大数据技术的用户离网预警系统研究

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第12-18页
    1.1 课题的研究背景第12-13页
    1.2 相关技术研究现状第13-16页
        1.2.1 大数据技术发展及现状第13-15页
        1.2.2 离网预警分析的发展及现状第15页
        1.2.3 开发框架第15-16页
    1.3 课题的研究意义第16页
    1.4 本文主要内容及结构安排第16-18页
第2章 关键技术分析第18-28页
    2.1 Hadoop第18-19页
        2.1.1 Hadoop结构及主要功能第18页
        2.1.2 Hadoop优缺点第18-19页
        2.1.3 Hadoop与Hive结合构建数据仓库第19页
    2.2 Spark第19-21页
        2.2.1 Spark结构及主要功能第20页
        2.2.2 Spark优缺点第20-21页
    2.3 典型机器学习算法第21-24页
        2.3.1 决策树分类器算法第21页
        2.3.2 朴素贝叶斯分类器算法第21-22页
        2.3.3 逻辑回归分类器算法第22-23页
        2.3.4 线性支持向量机分类器算法第23页
        2.3.5 随机森林分类器算法第23-24页
    2.4 SpringJava开发框架第24-26页
        2.4.1 SpringforHadoop第24-25页
        2.4.2 SpringIntegration第25页
        2.4.3 SpringBatch第25-26页
    2.5 本章小结第26-28页
第3章 离网预警系统总体设计方案第28-34页
    3.1 业务需求分析第28-30页
        3.1.1 离网预警的业务理解第28页
        3.1.2 数据理解第28-29页
        3.1.3 系统功能需求第29-30页
    3.2 功能框架设计第30-33页
    3.3 系统安全框架设计第33页
    3.4 本章小结第33-34页
第4章 系统各功能模块设计与实现第34-48页
    4.1 大数据集群设计与实现第34-37页
        4.1.1 基础功能设计与实现第34页
        4.1.2 数据挖掘实施过程设计与实现第34-37页
    4.2 大数据管理平台设计与实现第37-39页
        4.2.1 数据的预处理处理操作工具模块第37-38页
        4.2.2 数据挖掘任务调度平台模块第38-39页
    4.3 数据接口设计与实现第39-41页
    4.4 报表系统设计与实现第41-47页
        4.4.1 数据实体管理第42-43页
        4.4.2 报表的定制第43-44页
        4.4.3 查询报表第44-46页
        4.4.4 日志记录第46页
        4.4.5 权限控制第46-47页
    4.5 本章小结第47-48页
第5章 测试与实验结果分析第48-64页
    5.1 测试环境配置第48-49页
    5.2 测试数据说明第49-51页
    5.3 业务流程验证第51-54页
        5.3.1 数据采集第51页
        5.3.2 数据预处理第51-52页
        5.3.3 任务的执行第52-53页
        5.3.4 报表查询第53-54页
    5.4 分类模型分析第54-61页
        5.4.1 不平衡数据集分类性能验证第54-56页
        5.4.2 平衡数据集分类性能验证第56-58页
        5.4.3 规范化数据集实验结果分析第58-60页
        5.4.4 优化特征组合性能分析第60-61页
    5.5 与现有模式对比分析第61-63页
        5.5.1 分析手段第61-62页
        5.5.2 数据处理能力第62页
        5.5.3 数据安全管控第62-63页
    5.6 本章小结第63-64页
第6章 总结及展望第64-66页
    6.1 本文研究内容第64-65页
    6.2 下一步工作的方向第65-66页
参考文献第66-70页
作者简介第70-71页
致谢第71页

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