异构数据源集成及聚类挖掘的研究与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-12页 |
| ·异构数据源集成研究现状 | 第9-10页 |
| ·聚类挖掘研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文研究内容与意义 | 第12-13页 |
| ·论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 异构数据源集成及聚类挖掘概述 | 第14-26页 |
| ·异构数据源集成需求 | 第14-15页 |
| ·聚类挖掘需求 | 第15-16页 |
| ·异构数据源集成和聚类挖掘关系 | 第16-17页 |
| ·异构数据源集成概述 | 第17-18页 |
| ·聚类挖掘概述 | 第18-25页 |
| ·聚类分析的基本概念 | 第18-19页 |
| ·聚类分析的基础知识 | 第19-23页 |
| ·聚类算法的分类 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 异构数据源集成及聚类挖掘的研究 | 第26-37页 |
| ·数据集成与聚类挖掘的技术联系 | 第26-27页 |
| ·异构数据集成技术 | 第27-31页 |
| ·模式集成技术 | 第27-28页 |
| ·数据仓库技术 | 第28-29页 |
| ·面向服务的集成技术 | 第29页 |
| ·OGSA-DAI 技术 | 第29-31页 |
| ·聚类挖掘方法 | 第31-36页 |
| ·DBSCAN 密度聚类算法 | 第31-32页 |
| ·K-LDCHD 局部密度聚类算法 | 第32-33页 |
| ·K-MeanSCAN 算法 | 第33-34页 |
| ·其它聚类挖掘算法 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 异构数据源集成及聚类挖掘的实现 | 第37-53页 |
| ·基于网格服务的异构数据源集成技术 | 第37-41页 |
| ·异构数据源集成框架 | 第37-38页 |
| ·异构数据源集成流程 | 第38-40页 |
| ·技术优势分析 | 第40-41页 |
| ·基于密度和栅格的聚类算法 | 第41-52页 |
| ·问题分析 | 第41-42页 |
| ·基于密度和栅格的聚类算法设计 | 第42-46页 |
| ·算法实现 | 第46-47页 |
| ·算法分析 | 第47-48页 |
| ·算法测试 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 异构数据源集成及聚类挖掘的应用 | 第53-64页 |
| ·系统需求及架构设计 | 第53-54页 |
| ·系统需求分析 | 第53-54页 |
| ·系统架构设计 | 第54页 |
| ·系统实现 | 第54-59页 |
| ·系统界面实现 | 第56页 |
| ·系统集成功能实现 | 第56-57页 |
| ·系统聚类挖掘功能实现 | 第57-58页 |
| ·系统统计分析功能实现 | 第58-59页 |
| ·结果分析及信息决策 | 第59-62页 |
| ·结果分析 | 第59-60页 |
| ·信息决策 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第六章 总结及未来工作 | 第64-66页 |
| ·论文总结 | 第64页 |
| ·未来的工作 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻硕期间从事的科研工作及取得的研究成果 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
