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农业大数据清洗方法比较研究
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农业大数据清洗方法比较研究
论文目录
 
摘要第1-7页
abstract第7-13页
第一章 绪论第13-17页
　　1.1 研究背景第13页
　　1.2 数据清洗的研究现状第13-15页
　　　　1.2.1 国外研究现状第13-14页
　　　　1.2.2 国内研究现状第14-15页
　　1.3 研究意义第15页
　　1.4 研究方法第15页
　　1.5 论文框架和技术路线第15-17页
第二章 数据清洗相关理论概述第17-26页
　　2.1 数据质量问题第17-19页
　　　　2.1.1 数据质量的涵义第17页
　　　　2.1.2 数据质量问题的分类第17-18页
　　　　2.1.3 数据质量的评估第18-19页
　　2.2 数据清洗简介第19-24页
　　　　2.2.1 数据清洗的定义第19页
　　　　2.2.2 数据清洗的方法第19-22页
　　　　2.2.3 数据清洗的基本流程第22-23页
　　　　2.2.4 数据清洗的评价标准第23-24页
　　2.3 数据清洗工具第24-26页
　　　　2.3.1 ETL工具第24页
　　　　2.3.2 领域无关的数据清洗工具第24-26页
第三章 农业大数据质量分析第26-38页
　　3.1 农业大数据第26-28页
　　　　3.1.1 农业大数据的涵义第26页
　　　　3.1.2 我国农业大数据的构成第26-28页
　　　　3.1.3 我国农业大数据的特性第28页
　　3.2 农业大数据清洗需求分析第28-31页
　　　　3.2.1 农业大数据质量问题第28-29页
　　　　3.2.2 数据质量问题产生的根源第29-30页
　　　　3.2.3 数据清洗的必要性第30-31页
　　3.3 农业大数据质量评估体系设计第31-38页
　　　　3.3.1 数据质量评估的整体框架第31-32页
　　　　3.3.2 数据质量调查评估第32-34页
　　　　3.3.3 数据质量指标法第34-36页
　　　　3.3.4 测量结果分析第36-38页
第四章 重复数据清洗算法对比第38-45页
　　4.1 产生的原因第38页
　　4.2 相似重复记录清洗步骤第38-39页
　　4.3 字段匹配算法第39-42页
　　　　4.3.1 递归的字段匹配算法第39页
　　　　4.3.2 编辑距离第39-40页
　　　　4.3.3 Smith-Waterman算法第40-41页
　　　　4.3.4 q-gram算法第41页
　　　　4.3.5 算法对比第41-42页
　　4.4 相似重复记录检测清洗算法第42-45页
　　　　4.4.1 排序合并方法第42页
　　　　4.4.2 基本近邻排序算法SNM第42-43页
　　　　4.4.3 多趟近邻排序算法MPN第43页
　　　　4.4.4 K-means算法第43-45页
第五章 基于Febrl的农业大数据清洗实证分析第45-57页
　　5.1 Febrl数据清洗工具第45页
　　5.2 实验设计第45-49页
　　　　5.2.1 数据源第45-47页
　　　　5.2.2 数据源存在的问题第47页
　　　　5.2.3 数据清洗框架第47-48页
　　　　5.2.4 数据清洗结果评价标准第48-49页
　　5.3 实验环境搭建第49-50页
　　　　5.3.1 软硬件环境第49页
　　　　5.3.2 安装Febrl第49-50页
　　5.4 字段匹配算法的选择第50-53页
　　5.5 数据清洗算法改进及结果分析第53-57页
　　　　5.5.1 SNM算法改进第53页
　　　　5.5.2 实验结果分析第53-57页
第六章 总结与展望第57-58页
　　6.1 总结第57页
　　6.2 展望第57-58页
参考文献第58-63页
致谢第63-64页
作者简历第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。
 
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