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面向智慧油田应用的数据分析系统的设计与实现

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 课题研究背景第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 论文的主要任务和意义第12-13页
    1.4 论文内容组织第13-14页
第二章 技术背景介绍第14-22页
    2.1 Hadoop平台第14-20页
        2.1.1 Hadoop简介第14页
        2.1.2 HDFS分布式文件系统第14-16页
        2.1.3 Map/Reduce计算模型第16-20页
    2.2 Mahout算法库第20-22页
        2.2.1 Mahout简介第20页
        2.2.2 Mahout算法第20-22页
第三章 关键技术分析第22-40页
    3.1 数据分析引擎介绍第22页
    3.2 K-Means聚类引擎第22-28页
        3.2.1 文本预处理第22-24页
        3.2.2 K-Means算法第24-27页
        3.2.3 K-Means聚类引擎模型第27页
        3.2.4 聚类引擎改进第27-28页
    3.3 基于共现矩阵的推荐引擎第28-40页
        3.3.1 推荐算法综述第29-32页
        3.3.2 基于共现矩阵的推荐算法第32-35页
        3.3.3 基于共现矩阵的推荐引擎模型第35-36页
        3.3.4 推荐引擎优化第36-37页
        3.3.5 推荐算法评估准则第37-40页
第四章 系统需求分析与概要设计第40-52页
    4.1 业务背景描述第40页
    4.2 系统功能需求第40-43页
        4.2.1 系统总体功能概述第40-41页
        4.2.2 登录功能需求第41页
        4.2.3 工单聚类需求第41-42页
        4.2.4 主题推荐需求第42-43页
        4.2.5 推荐算法评估需求第43页
    4.3 非功能需求第43-44页
        4.3.1 友好的人机交互界面需求第43-44页
        4.3.2 时间性能需求第44页
        4.3.3 环境需求第44页
        4.3.4 可靠性需求第44页
    4.5 系统概要设计第44-46页
        4.5.1 系统分层架构第44-45页
        4.5.2 系统各层说明第45-46页
    4.6 业务流程第46-52页
        4.6.1 登录流程第46-47页
        4.6.2 工单聚类流程第47-48页
        4.6.3 主题推荐流程第48-50页
        4.6.4 推荐算法评估流程第50-52页
第五章 系统详细设计与实现第52-74页
    5.1 系统详细设计第52-61页
        5.1.1 用户登录功能设计第52页
        5.1.2 工单聚类功能设计第52-54页
        5.1.3 主题推荐功能设计第54-60页
        5.1.4 推荐算法评估功能设计第60-61页
    5.2 系统环境搭建第61-63页
        5.2.1 搭建Hadoop平台第61-62页
        5.2.2 安装Mahout第62-63页
    5.3 系统功能实现第63-74页
        5.3.1 用户登录功能实现第63-64页
        5.3.2 工单聚类功能实现第64-69页
        5.3.3 主题推荐功能实现第69-73页
        5.3.4 推荐算法评估功能实现第73-74页
第六章 系统测试第74-80页
    6.1 系统测试概述第74-75页
    6.2 工单聚类模块测试第75-77页
        6.2.1 工单聚类测试第75-77页
        6.2.2 测试结果分析第77页
    6.3 主题推荐模块测试第77-79页
        6.3.1 主题推荐测试第77-78页
        6.3.2 测试结果分析第78-79页
    6.4 本章小结第79-80页
第七章 总结与展望第80-82页
    7.1 论文总结第80页
    7.2 对未来的展望第80-82页
参考文献第82-84页
致谢第84-86页
攻读学位期间发表的学术论文目录第86页

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