多源多模态数据分析平台设计与实现
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 主要工作内容 | 第13页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 多源多模态数据分析相关技术综述 | 第15-29页 |
| 2.1 大数据分析相关技术 | 第15-20页 |
| 2.1.1 数据采集技术 | 第15-16页 |
| 2.1.2 分布式存储技术 | 第16-18页 |
| 2.1.3 分布式计算技术 | 第18-20页 |
| 2.1.4 大数据可视化技术 | 第20页 |
| 2.2 深度学习相关技术 | 第20-22页 |
| 2.2.1 神经网络与深度学习的发展 | 第21页 |
| 2.2.2 深度学习框架 | 第21-22页 |
| 2.3 多源多模态数据分析关键技术 | 第22-26页 |
| 2.3.1 多源多模态数据分析算法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 多源多模态数据分析平台发展现状 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-29页 |
| 第三章 多源多模态数据分析平台设计与实现 | 第29-63页 |
| 3.1 平台总体设计 | 第29-33页 |
| 3.1.1 平台需求分析 | 第29-31页 |
| 3.1.2 平台总体设计 | 第31-33页 |
| 3.2 平台基础环境的构建 | 第33-38页 |
| 3.2.1 平台物理集群的构建 | 第33-36页 |
| 3.2.2 平台集群管理的构建 | 第36-38页 |
| 3.3 数据采集模块设计与实现 | 第38-43页 |
| 3.3.1 数据采集模块的设计 | 第39-42页 |
| 3.3.2 数据采集模块的实现 | 第42-43页 |
| 3.4 数据存储模块设计与实现 | 第43-47页 |
| 3.4.1 数据存储模块的设计 | 第44-45页 |
| 3.4.2 数据存储模块的实现 | 第45-47页 |
| 3.5 数据分析模块设计与实现 | 第47-57页 |
| 3.5.1 数据分析模块的设计 | 第48-49页 |
| 3.5.2 文本数据分析模块实现 | 第49-52页 |
| 3.5.3 图像数据分析模块实现 | 第52-56页 |
| 3.5.4 多源多模态数据融合分析模块实现 | 第56-57页 |
| 3.6 数据可视化模块设计与实现 | 第57-61页 |
| 3.6.1 数据可视化模块设计 | 第58-59页 |
| 3.6.2 数据可视化模块的实现 | 第59-61页 |
| 3.7 本章小结 | 第61-63页 |
| 第四章 多源多模态数据分析平台功能验证与分析 | 第63-79页 |
| 4.1 文本分析功能验证与分析 | 第63-68页 |
| 4.1.1 基于微博内容的热门排行 | 第63-66页 |
| 4.1.2 结果分析 | 第66-68页 |
| 4.2 图像分析功能验证与分析 | 第68-72页 |
| 4.2.1 图像内容识别 | 第68-70页 |
| 4.2.2 结果分析 | 第70-72页 |
| 4.3 多源多模态融合分析功能验证与分析 | 第72-77页 |
| 4.3.1 基于多源多模态的图片推荐 | 第73-76页 |
| 4.3.2 结果分析 | 第76-77页 |
| 4.4 本章小结 | 第77-79页 |
| 第五章 工作总结及研究展望 | 第79-81页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第79页 |
| 5.2 进一步工作展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 缩略语 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
