大数据环境中知识服务及K-medoids算法改进研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究意义与目的 | 第12-13页 |
| 1.4 研究主要内容 | 第13-14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 大数据环境中的知识服务模型 | 第15-24页 |
| 2.1 数据库系统 | 第15-20页 |
| 2.1.1 数据采集过程 | 第15-17页 |
| 2.1.2 数据加工方法 | 第17-19页 |
| 2.1.3 数据加工用例 | 第19-20页 |
| 2.2 查询系统 | 第20-21页 |
| 2.3 大数据集下知识服务模型的建立 | 第21-23页 |
| 2.3.1 大数据知识服务模型的实现方式 | 第22页 |
| 2.3.2 大数据知识服务模型 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 K-Medoids聚类算法改进 | 第24-31页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 K-Medoids聚类算法 | 第24-26页 |
| 3.2.1 算法描述 | 第25页 |
| 3.2.2 K-Medoids算法过程 | 第25页 |
| 3.2.3 K-Medoids算法扩展 | 第25-26页 |
| 3.3 基于K-Medoids的聚类构建 | 第26-27页 |
| 3.3.1 特征提取 | 第26-27页 |
| 3.3.2 构建聚类 | 第27页 |
| 3.4 实验分析 | 第27-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第4章 检索系统的设计 | 第31-41页 |
| 4.1 检索系统设计概要 | 第31-36页 |
| 4.1.1 用户层模块 | 第32-33页 |
| 4.1.2 业务层模块 | 第33-35页 |
| 4.1.3 数据处理模块 | 第35-36页 |
| 4.2 基于K-Medoids的聚类检索模型 | 第36-38页 |
| 4.2.1 概念提出 | 第36页 |
| 4.2.2 聚类检索系统 | 第36-37页 |
| 4.2.3 K-Medoids聚类过程 | 第37页 |
| 4.2.4 系统用例图 | 第37-38页 |
| 4.3 系统测试 | 第38-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 总结与展望 | 第41-43页 |
| 5.1 本文总结 | 第41页 |
| 5.2 研究展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第48页 |
