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基于分布式聚类的城市拥堵区域发现方法及系统实现 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-6页 | | ABSTRACT | 第6-7页 | | 第1章 绪论 | 第10-17页 | | 1.1 课题研究背景和目的 | 第10-11页 | | 1.2 国内外相关研究现状 | 第11-15页 | | 1.3 本文的主要研究内容 | 第15页 | | 1.4 论文的组织结构 | 第15-17页 | | 第2章 系统需求分析与架构设计 | 第17-32页 | | 2.1 系统需求分析 | 第17-19页 | | 2.1.1 需求综述 | 第17-18页 | | 2.1.2 系统功能需求 | 第18-19页 | | 2.1.3 系统非功能性需求 | 第19页 | | 2.2 系统实现所需相关技术和工具 | 第19-28页 | | 2.2.1 数据源分析 | 第20页 | | 2.2.2 数据采集层技术 | 第20-23页 | | 2.2.3 数据存储层技术 | 第23-24页 | | 2.2.4 数据模型层技术 | 第24-26页 | | 2.2.5 业务分析层技术 | 第26-27页 | | 2.2.6 前端展示层技术 | 第27页 | | 2.2.7 集群管理工具 | 第27-28页 | | 2.3 系统架构设计 | 第28-31页 | | 2.4 本章小结 | 第31-32页 | | 第3章 基于SPARK的分布式聚类方法 | 第32-46页 | | 3.1 引言 | 第32页 | | 3.2 现有的聚类算法 | 第32-39页 | | 3.2.1 K-Means聚类算法 | 第32-35页 | | 3.2.2 Canopy聚类算法 | 第35-39页 | | 3.3 改进的SP-CANOPY-KMEANS并行化聚类算法 | 第39-42页 | | 3.4 实验结果与分析 | 第42-45页 | | 3.4.1 实验环境及数据集 | 第42-43页 | | 3.4.2 实验结果分析 | 第43-45页 | | 3.5 本章小结 | 第45-46页 | | 第4章 基于分布式聚类的城市交通拥堵区域发现系统实现 | 第46-65页 | | 4.1 研发平台及工具 | 第46-47页 | | 4.2 系统代码的组织 | 第47-50页 | | 4.2.1 聚类分析模块 | 第47-48页 | | 4.2.2 业务报表分析模块 | 第48-50页 | | 4.2.3 用户交互展示模块 | 第50页 | | 4.3 系统功能实现 | 第50-64页 | | 4.3.1 数据采集模块 | 第50-52页 | | 4.3.2 数据预处理模块 | 第52-60页 | | 4.3.3 聚类分析模块 | 第60-62页 | | 4.3.4 业务分析模块 | 第62页 | | 4.3.5 用户交互展示模块 | 第62页 | | 4.3.6 集群管理模块 | 第62-64页 | | 4.4 本章小结 | 第64-65页 | | 第5章 系统测试结果和分析 | 第65-75页 | | 5.1 系统测试 | 第65-71页 | | 5.1.1 测试环境 | 第65页 | | 5.1.2 功能测试 | 第65-69页 | | 5.1.3 性能测试 | 第69-71页 | | 5.1.4 测试结论 | 第71页 | | 5.2 系统典型实现案例 | 第71-74页 | | 5.3 本章小结 | 第74-75页 | | 结论 | 第75-77页 | | 参考文献 | 第77-82页 | | 附录 | 第82-87页 | | 致谢 | 第87-88页 | | 个人简历 | 第88页 |
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论文编号BS4655847，这篇论文共88页
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