基于大数据的超市顾客购买行为分析研究与实现



基于大数据的超市顾客购买行为分析研究与实现

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基于大数据的超市顾客购买行为分析研究与实现

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-14页
1.1 研究背景	第9-10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 主要研究内容	第12-13页
1.4 本文组织结构	第13-14页
第二章相关技术与Spark分布式平台搭建	第14-29页
2.1 数据挖掘概述	第14-16页
2.1.1 数据挖掘的概念	第14-15页
2.1.2 数据挖掘的步骤	第15-16页
2.2 聚类分析	第16-19页
2.2.1 聚类分析概述	第16-17页
2.2.2 聚类分析算法	第17-19页
2.3 关联规则分析	第19-20页
2.3.1 关联规则定义	第19页
2.3.2 关联规则应用	第19-20页
2.4 Spark分布式计算框架	第20-25页
2.4.1 Spark的体系架构	第20-22页
2.4.2 Spark MLlib介绍	第22页
2.4.3 Scala语言特点	第22-23页
2.4.4 Spark运行时架构	第23页
2.4.5 Spark on YARN介绍	第23-24页
2.4.6 与Hadoop平台的对比	第24-25页
2.5 Spark开发环境及分布式集群搭建	第25-28页
2.5.1 集群硬件和软件环境	第25-27页
2.5.2 搭建分布式Spark集群	第27-28页
2.6 本章小结	第28-29页
第三章基于大数据的超市用户聚类分析	第29-51页
3.1 基于Spark的K-means算法实现	第29-35页
3.1.1 K-means算法分析	第30-31页
3.1.2 基于Spark MLlib实现并行化K-means算法思想	第31-32页
3.1.3 基于Spark的k-means算法核心代码分析	第32-35页
3.2 实验与分析	第35-50页
3.2.1 超市用户数据特征挖掘	第35-44页
3.2.2 用户聚类实验分析	第44-49页
3.2.3 Spark框架效率分析	第49-50页
3.3 本章小结	第50-51页
第四章基于大数据的超市商品关联规则挖掘	第51-67页
4.1 FP-Growth算法关联规则设计与实现	第51-56页
4.1.1 FP-Growth算法原理与流程	第51-53页
4.1.2 基于Spark的并行化FP-Growth算法实现	第53-56页
4.2 实验与分析	第56-65页
4.2.1 数据集	第56-57页
4.2.2 实验过程	第57-61页
4.2.3 实验结果分析	第61-65页
4.3 本章小结	第65-67页
第五章总结和展望	第67-69页
5.1 研究总结	第67页
5.2 未来研究展望	第67-69页
参考文献	第69-72页
致谢	第72-73页
作者攻读学位期间发表的学术论文目录	第73页

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