發(fā)布時(shí)間：2017-08-24 16:11

  本文關(guān)鍵詞：基于云平臺(tái)的知識(shí)聚類(lèi)與關(guān)聯(lián)挖掘機(jī)制研究

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【摘要】：在信息化、大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,各種文本數(shù)據(jù)正大量地出現(xiàn)在人們的日常生活中,如搜索引擎查詢(xún)、電商的用戶評(píng)價(jià)、文章摘要等等。人們對(duì)互聯(lián)網(wǎng)信息進(jìn)行瀏覽和匯總消耗的精力與時(shí)間也越來(lái)越多,為了更好提升服務(wù)的質(zhì)量或者提供新的服務(wù),需要對(duì)這些短文本進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,給文本定一個(gè)語(yǔ)義類(lèi)別的標(biāo)示則顯得尤為必要。針對(duì)文本摘要、參考文獻(xiàn)、關(guān)鍵詞等多維度數(shù)據(jù)挖掘,進(jìn)行整理推薦文本信息,以便提高讀者閱讀效率與質(zhì)量。本文整體思想是先對(duì)文本進(jìn)行靜態(tài)聚類(lèi),使得文本信息自動(dòng)歸檔,再基于用戶動(dòng)態(tài)的瀏覽過(guò)程做關(guān)聯(lián)規(guī)則分析,得到動(dòng)態(tài)文本數(shù)據(jù)頻繁項(xiàng)集,最后將頻繁項(xiàng)集在聚類(lèi)結(jié)果中分析找到其關(guān)聯(lián)規(guī)則,以提高文本信息查詢(xún)的效率,具有非常重要的應(yīng)用前景與研究意義�；谠破脚_(tái)和數(shù)據(jù)挖掘的深入理解,在現(xiàn)有的聚類(lèi)基礎(chǔ)上做出改進(jìn),提出文獻(xiàn)多維度提取分析策略、孤立點(diǎn)檢測(cè)與初始中心改進(jìn),在云平臺(tái)上進(jìn)行MapReduce處理,提高聚類(lèi)質(zhì)量和效率。針對(duì)用戶動(dòng)態(tài)瀏覽過(guò)程,提出了一種基于權(quán)值矩陣的FP-Growth關(guān)聯(lián)規(guī)則,經(jīng)過(guò)時(shí)間因子過(guò)濾,得到初始矩陣,進(jìn)一步計(jì)算出權(quán)值向量,用于FP-Growth算法改進(jìn)。同時(shí),解決了動(dòng)態(tài)事務(wù)項(xiàng)集部分更新及支持度變化的問(wèn)題,并依據(jù)聚類(lèi)結(jié)果進(jìn)行類(lèi)別篩選,在云平臺(tái)上進(jìn)行并行處理,改進(jìn)算法性能和時(shí)空間效率,最終得到更有效、更精準(zhǔn)的頻繁項(xiàng)集,為后續(xù)推送研究做基礎(chǔ)。最后,在實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上驗(yàn)證上述改進(jìn)算法,其算法性能和效率提高很多。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 Hadoop 聚類(lèi) 關(guān)聯(lián)規(guī)則 MapReduce
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.09;TP391.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 專(zhuān)用術(shù)語(yǔ)注釋表8-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 課題研究背景9-11
• 1.1.1 選題背景9-10
• 1.1.2 選題意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 論文研究?jī)?nèi)容12-13
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)13-14
• 第二章 云平臺(tái)和數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)背景知識(shí)介紹14-29
• 2.1 云平臺(tái)概述14-15
• 2.2 云平臺(tái)并行框架MapReduce15-18
• 2.2.1 基本設(shè)計(jì)思想15-17
• 2.2.2 并行編程抽像模型17-18
• 2.3 文本聚類(lèi)相關(guān)技術(shù)18-23
• 2.3.1 文本聚類(lèi)18-19
• 2.3.2 文本表示模型19-20
• 2.3.3 聚類(lèi)算法概述20-22
• 2.3.4 聚類(lèi)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)22-23
• 2.4 文本關(guān)聯(lián)規(guī)則相關(guān)技術(shù)23-28
• 2.4.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則定義23-24
• 2.4.2 FP樹(shù)表示法24-26
• 2.4.3 FP增長(zhǎng)算法26-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第三章 云平臺(tái)的知識(shí)聚類(lèi)29-45
• 3.1 數(shù)據(jù)集采集30-32
• 3.2 文本預(yù)處理32-36
• 3.2.1 中文分詞32-33
• 3.2.2 停用詞過(guò)濾33-34
• 3.2.3 多維特征選擇34
• 3.2.4 特征值權(quán)值計(jì)算34-35
• 3.2.5 向量空間模型VSM35-36
• 3.3 改進(jìn)K-means聚類(lèi)算法36-39
• 3.3.1 K-means算法思想36-37
• 3.3.2 K-means算法步驟37
• 3.3.3 改進(jìn)算法37-39
• 3.4 基于云平臺(tái)算法設(shè)計(jì)39-44
• 3.4.1 MapReduce模型算法設(shè)計(jì)39-43
• 3.4.2 算法流程43-44
• 3.5 本章小結(jié)44-45
• 第四章 云平臺(tái)的知識(shí)關(guān)聯(lián)45-57
• 4.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的相關(guān)工作45-46
• 4.1.1 瀏覽軌跡日志信息45-46
• 4.1.2 用戶瀏覽模式挖掘46
• 4.2 用戶瀏覽路徑關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘46-47
• 4.3 基于用戶瀏覽分析的時(shí)間因子47-48
• 4.3.1 用戶訪問(wèn)頁(yè)面時(shí)間47-48
• 4.3.2 用戶瀏覽描述48
• 4.4 基于矩陣的FP-Growth改進(jìn)算法48-53
• 4.4.1 矩陣的生成48-50
• 4.4.2 由權(quán)值矩陣生成FP-tree50-52
• 4.4.3 數(shù)據(jù)庫(kù)動(dòng)態(tài)變化更新52
• 4.4.4 最小支持度變化更新52-53
• 4.4.5 在聚類(lèi)中篩選53
• 4.5 基于云平臺(tái)算法設(shè)計(jì)53-56
• 4.5.1 算法步驟53-54
• 4.5.2 MapReduce模型并行化設(shè)計(jì)54-56
• 4.6 本章小結(jié)56-57
• 第五章 云平臺(tái)實(shí)驗(yàn)結(jié)果及性能分析57-66
• 5.1 云平臺(tái)環(huán)境57-60
• 5.1.1 硬件環(huán)境57-58
• 5.1.2 軟件環(huán)境58
• 5.1.3 Hadoop平臺(tái)58-60
• 5.2 實(shí)驗(yàn)及性能分析60-65
• 5.2.1 聚類(lèi)實(shí)驗(yàn)結(jié)果60-62
• 5.2.2 聚類(lèi)的實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)62-63
• 5.2.3 關(guān)聯(lián)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)63
• 5.2.4 關(guān)聯(lián)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析63-65
• 5.3 本章小結(jié)65-66
• 第六章 總結(jié)與展望66-68
• 6.1 總結(jié)66
• 6.2 展望66-68
• 參考文獻(xiàn)68-70
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間申請(qǐng)的專(zhuān)利70-71
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目71-72
• 致謝72

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6 石思優(yōu);基于主題模型的醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘研究[D];廣東技術(shù)師范學(xué)院;2015年

7 陳丹;移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)信令挖掘?qū)崿F(xiàn)智慧營(yíng)銷(xiāo)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)應(yīng)用研究[D];華南理工大學(xué);2015年

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9 位長(zhǎng)帥;基于客戶數(shù)據(jù)挖掘的電信客戶關(guān)系管理研究[D];西南交通大學(xué);2015年

10 安康;基于數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)銀行客戶關(guān)系管理研究[D];蘭州交通大學(xué);2014年

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