| 摘要 | 第7-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第11页 |
| 1.3 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.1 冲突消解的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 分布式平台Hadoop的研究现状 | 第12页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 相关理论介绍 | 第14-22页 |
| 2.1 工业大数据 | 第14-16页 |
| 2.2 数据质量 | 第16-17页 |
| 2.3 数据集成及数据冲突 | 第17-18页 |
| 2.4 模糊集与偏序集 | 第18-19页 |
| 2.5 随机森林 | 第19-20页 |
| 2.6 分布式平台Hadoop | 第20-22页 |
| 第3章 基于模糊偏序关系的冲突消解方法研究 | 第22-32页 |
| 3.1 引言 | 第22-23页 |
| 3.2 问题描述 | 第23-27页 |
| 3.2.1 假设 | 第23页 |
| 3.2.2 相关定义 | 第23-25页 |
| 3.2.3 支持度计算 | 第25-26页 |
| 3.2.4 模糊偏序支持度计算 | 第26-27页 |
| 3.3 实现真值求解的具体方法 | 第27-29页 |
| 3.3.1 方法流程 | 第27-28页 |
| 3.3.2 核心实现过程 | 第28-29页 |
| 3.4 实验分析 | 第29-30页 |
| 3.5 本章总结 | 第30-32页 |
| 第4章 基于投票算法的动态冲突消解方法研究 | 第32-46页 |
| 4.1 引言 | 第32-33页 |
| 4.2 知识储备 | 第33-38页 |
| 4.2.1 随机森林算法 | 第33-37页 |
| 4.2.2 投票策略 | 第37-38页 |
| 4.3 相关定义 | 第38-40页 |
| 4.4 方法实现 | 第40-42页 |
| 4.5 实验分析 | 第42-44页 |
| 4.6 总结 | 第44-46页 |
| 第5章 HADOOP分布式平台下冲突消解方法的实现 | 第46-58页 |
| 5.1 知识储备 | 第46-48页 |
| 5.2 方法的总体架构 | 第48-50页 |
| 5.3 具体方法实现 | 第50-57页 |
| 5.3.1 数据格式的预处理过程与数据全局处理 | 第50-52页 |
| 5.3.2 分割过程的实现 | 第52-53页 |
| 5.3.3 描述处理过程的实现 | 第53-54页 |
| 5.3.4 随机森林分类器的构造 | 第54-55页 |
| 5.3.5 值处理过程的实现 | 第55-57页 |
| 5.4 本章小节 | 第57-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 在学期间主要科研成果 | 第66页 |
| 一、发表学术论文 | 第66页 |
| 二、其他研究成果 | 第66页 |