数据预处理机制的研究与系统构建
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 缩略词表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 课题研究的背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 课题研究的意义 | 第11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 缺失数据处理研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 离群点检测研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 数据预处理相关技术 | 第15-32页 |
| 2.1 数据预处理概述 | 第15-17页 |
| 2.1.1 数据清理 | 第15-16页 |
| 2.1.2 数据集成 | 第16页 |
| 2.1.3 数据转换 | 第16-17页 |
| 2.1.4 数据归约 | 第17页 |
| 2.2 缺失数据处理 | 第17-22页 |
| 2.2.1 缺失数据的简介 | 第17-18页 |
| 2.2.2 缺失类型 | 第18-19页 |
| 2.2.3 缺失数据处理方法 | 第19页 |
| 2.2.4 缺失数据填充方法 | 第19-22页 |
| 2.2.5 缺失数据填充方法评估 | 第22页 |
| 2.3 离群点检测 | 第22-28页 |
| 2.3.1 离群点的简介 | 第22-23页 |
| 2.3.2 离群点的分类 | 第23-24页 |
| 2.3.3 离群点检测方法 | 第24-28页 |
| 2.3.4 离群点检测方法评估 | 第28页 |
| 2.4 Hadoop 简介 | 第28-31页 |
| 2.4.1 分布式文件系统 | 第29-30页 |
| 2.4.2 分布式计算模型 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 缺失数据填充机制研究 | 第32-46页 |
| 3.1 基本思想 | 第32页 |
| 3.2 基于证据链的填充算法 | 第32-41页 |
| 3.2.1 缺失模型 | 第32-33页 |
| 3.2.2 证据链定义 | 第33-34页 |
| 3.2.3 算法描述与流程 | 第34-37页 |
| 3.2.4 算法分布式并行化 | 第37-41页 |
| 3.3 实验验证与分析 | 第41-44页 |
| 3.3.1 实验环境 | 第41页 |
| 3.3.2 实验数据 | 第41-42页 |
| 3.3.3 实验结果 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 离群点检测机制研究 | 第46-59页 |
| 4.1 基本思想 | 第46页 |
| 4.2 基于数据特征的离群点检测方法 | 第46-54页 |
| 4.2.1 数据元组特征模型 | 第46-47页 |
| 4.2.2 属性重要性 | 第47-48页 |
| 4.2.3 算法描述与流程 | 第48-50页 |
| 4.2.4 算法分布式并行化 | 第50-54页 |
| 4.3 实验验证与分析 | 第54-58页 |
| 4.3.1 实验环境 | 第54页 |
| 4.3.2 实验数据 | 第54-55页 |
| 4.3.3 实验结果 | 第55-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 原型系统设计与实现 | 第59-69页 |
| 5.1 系统需求分析 | 第59-61页 |
| 5.1.1 客户端 | 第60-61页 |
| 5.1.2 服务器端 | 第61页 |
| 5.2 主要模块类分析 | 第61-63页 |
| 5.3 系统实现 | 第63-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 总结 | 第69页 |
| 6.2 展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第74-75页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
