致谢 | 第4-5页 |
摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6页 |
1 绪论 | 第11-23页 |
1.1 引言 | 第11页 |
1.2 大数据的行业应用 | 第11-15页 |
1.3 大数据应用过程中存在的问题 | 第15-16页 |
1.3.1 大数据引入过多噪音导致分析结果失准 | 第15页 |
1.3.2 海量数据下的决策问题 | 第15-16页 |
1.4 国内外研究现状 | 第16-20页 |
1.4.1 数据清洗技术国内外研究现状 | 第16-18页 |
1.4.1.1 国外数据清洗技术研究现状 | 第16-17页 |
1.4.1.2 国内数据清洗技术研究现状 | 第17-18页 |
1.4.2 基于图论的最短路径决策问题国内外研究现状 | 第18-20页 |
1.4.2.1 国外最短路径问题研究现状 | 第18-19页 |
1.4.2.2 国内最短路径问题研究现状 | 第19-20页 |
1.5 本文的研究内容和组织架构 | 第20-22页 |
1.5.1 本文的研究内容 | 第20页 |
1.5.2 本文组织架构 | 第20-22页 |
1.6 本章小结 | 第22-23页 |
2 基于高维数据降维的半结构化数据清洗 | 第23-40页 |
2.1 引言 | 第23页 |
2.2 XML型半结构化数据 | 第23-29页 |
2.2.1 半结构化数据 | 第23-25页 |
2.2.2 XML的产生背景 | 第25页 |
2.2.3 XML数据格式及其特点 | 第25-26页 |
2.2.4 XML的数据模型及其特点 | 第26-29页 |
2.2.4.1 OEM模型 | 第26-27页 |
2.2.4.2 XML数据模型 | 第27-29页 |
2.3 基于相似路径的XML文档向量化表示方法 | 第29-32页 |
2.3.1 向量空间模型 | 第29-30页 |
2.3.2 相似路径 | 第30-31页 |
2.3.3 XML文档向量化表示 | 第31-32页 |
2.4 基于主成分分析的半结构化数据降维 | 第32-39页 |
2.4.1 高维数据和维度灾难 | 第33页 |
2.4.2 主成分分析法 | 第33-35页 |
2.4.3 半结构化数据降维方法 | 第35-39页 |
2.5 本章小结 | 第39-40页 |
3 基于图论最短路径求解的决策方法 | 第40-59页 |
3.1 引言 | 第40页 |
3.2 图论基础知识 | 第40-43页 |
3.2.1 图论的形成背景 | 第40-41页 |
3.2.2 图模型的描述 | 第41页 |
3.2.3 图的表示 | 第41-43页 |
3.2.3.1 邻接顶点矩阵 | 第41-42页 |
3.2.3.2 邻接顶点表 | 第42-43页 |
3.3 图模型的建立与问题提出 | 第43-47页 |
3.3.1 图模型的建立 | 第43-47页 |
3.3.2 决策问题的提出 | 第47页 |
3.4 经典最短路径算法 | 第47-51页 |
3.4.1 Dijkstra算法 | 第47-48页 |
3.4.2 Floyd算法 | 第48-49页 |
3.4.3 Bellman-Ford算法 | 第49-51页 |
3.4.4 最短路径算法比较 | 第51页 |
3.5 基于限制函数的最短路径算法 | 第51-57页 |
3.5.1 基于限制函数的最短路径算法原理 | 第52-53页 |
3.5.2 限制函数的选择 | 第53-54页 |
3.5.3 动态屏蔽 | 第54-55页 |
3.5.4 基于限制函数的最短路径算法实现 | 第55-57页 |
3.6 本章小结 | 第57-59页 |
4 基于最短路径求解的机械零部件采购决策系统实现 | 第59-80页 |
4.1 引言 | 第59页 |
4.2 系统分析 | 第59-61页 |
4.2.1 系统需求分析 | 第59页 |
4.2.2 系统工作流程分析 | 第59-60页 |
4.2.3 系统开发分析 | 第60-61页 |
4.3 系统框架结构设计 | 第61-63页 |
4.4 系统功能模块实现 | 第63-73页 |
4.4.1 系统开发环境与工具 | 第63页 |
4.4.2 爬虫模块 | 第63-66页 |
4.4.3 数据库模块 | 第66-68页 |
4.4.4 数据清洗模块 | 第68-70页 |
4.4.5 决策模块 | 第70-73页 |
4.5 系统测试 | 第73-79页 |
4.5.1 测试用例设计 | 第73页 |
4.5.2 测试用例执行 | 第73-77页 |
4.5.3 测试结果分析 | 第77-79页 |
4.6 本章小结 | 第79-80页 |
5 总结与展望 | 第80-82页 |
5.1 全文总结 | 第80页 |
5.2 未来工作展望 | 第80-82页 |
参考文献 | 第82-86页 |