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×÷ÕߣºTJU_LUNA À´Ô´£ºC²©¿Í  ·¢²¼ÓÚ£º2016-7-26

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3.1 ¼à¶½Ñ§Ï°Ä£ÐÍ

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3.1.1¾ö²ßÊ÷£º

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3.1.2 ±´Ò¶Ë¹·½·¨£º

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3.1.3 Éñ¾­ÍøÂç

Éñ¾­ÍøÂçÊÇÒ»ÖÖÓ¦ÓÃÀàËÆÓÚ´óÄÔÉñ¾­Í»´¥Áª½ÓµÄ½á¹¹½øÐÐÐÅÏ¢´¦ÀíµÄÊýѧģÐÍ¡£ÔÚÕâÖÖÄ£ÐÍÖУ¬´óÁ¿µÄ½Úµã£¨³Æ¡±Éñ¾­Ôª¡±£©Ö®¼äÏ໥Áª½Ó¹¹³ÉÍøÂ磬¼´¡±Éñ¾­ÍøÂ硱£¬ÒÔ´ïµ½´¦ÀíÐÅÏ¢µÄÄ¿µÄ¡£Éñ¾­ÍøÂçͨ³£ÐèÒª½øÐÐѵÁ·£¬ÑµÁ·µÄ¹ý³Ì¾ÍÊÇÍøÂç½øÐÐѧϰµÄ¹ý³Ì¡£ÑµÁ·¸Ä±äÁËÍøÂç½ÚµãµÄÁ¬½ÓȨµÄֵʹÆä¾ßÓзÖÀàµÄ¹¦ÄÜ£¬¾­¹ýѵÁ·µÄÍøÂç¾Í¿ÉÓÃÓÚ¶ÔÏóµÄʶ±ð¡£Ä¿Ç°£¬Éñ¾­ÍøÂçÒÑÓÐÉϰÙÖÖ²»Í¬µÄÄ£ÐÍ£¬³£¼ûµÄÓÐBPÉñ¾­ÍøÂç¡¢¾¶Ïò»ùRBFÍøÂç¡¢HopfieldÍøÂç¡¢Ëæ»úÉñ¾­ÍøÂ磨Boltzmann»ú£©¡¢¾ºÕùÉñ¾­ÍøÂ磨HammingÍøÂ磬×Ô×éÖ¯Ó³ÉäÍøÂ磩µÈ¡£µ«Êǵ±Ç°µÄÉñ¾­ÍøÂçÈÔÆÕ±é´æÔÚÊÕÁ²ËÙ¶ÈÂý¡¢¼ÆËãÁ¿´ó¡¢ÑµÁ·Ê±¼ä³¤ºÍ²»¿É½âÊ͵Èȱµã¡£

3.1.4 Ö§³ÖÏòÁ¿»ú£¨SVM£©

Ö§³ÖÏòÁ¿»ú£¨SVM£¬Support Vector Machine£©ÊǸù¾Ýͳ¼ÆÑ§Ï°ÀíÂÛÌá³öµÄÒ»ÖÖеÄѧϰ·½·¨£¬ËüµÄ×î´óÌØµãÊǸù¾Ý½á¹¹·çÏÕ×îС»¯×¼Ôò£¬ÒÔ×î´ó»¯·ÖÀà¼ä¸ô¹¹Ôì×îÓÅ·ÖÀà³¬Æ½ÃæÀ´Ìá¸ßѧϰ»úµÄ·º»¯ÄÜÁ¦£¬½ÏºÃµØ½â¾öÁË·ÇÏßÐÔ¡¢¸ßάÊý¡¢¾Ö²¿¼«Ð¡µãµÈÎÊÌâ¡£¶ÔÓÚ·ÖÀàÎÊÌ⣬֧³ÖÏòÁ¿»úËã·¨¸ù¾ÝÇøÓòÖеÄÑù±¾¼ÆËã¸ÃÇøÓòµÄ¾ö²ßÇúÃæ£¬ÓÉ´ËÈ·¶¨¸ÃÇøÓòÖÐδ֪Ñù±¾µÄÀà±ð¡£

3.1.5 ¼¯³Éѧϰ·ÖÀàÄ£ÐÍ

¼¯³ÉѧϰÊÇÒ»ÖÖ»úÆ÷ѧϰ·¶Ê½£¬ËüÊÔͼͨ¹ýÁ¬Ðøµ÷Óõ¥¸öµÄѧϰËã·¨£¬»ñµÃ²»Í¬µÄ»ùѧϰÆ÷£¬È»ºó¸ù¾Ý¹æÔò×éºÏÕâЩѧϰÆ÷À´½â¾öͬһ¸öÎÊÌ⣬¿ÉÒÔÏÔÖøµÄÌá¸ßѧϰϵͳµÄ·º»¯ÄÜÁ¦¡£Ö÷Òª²ÉÓ㨼ÓȨ£©Í¶Æ±µÄ·½·¨×éºÏ¶à¸ö»ùѧϰÆ÷£¬³£¼ûµÄËã·¨ÓÐ×°´ü£¨Bagging£©¡¢ÌáÉý/ÍÆ½ø£¨Boosting£©¡¢Ëæ»úÉ­Áֵȡ£¼¯³ÉѧϰÓÉÓÚ²ÉÓÃÁËͶƱƽ¾ùµÄ·½·¨×éºÏ¶à¸ö·ÖÀàÆ÷£¬ËùÒÔÓпÉÄܼõÉÙµ¥¸ö·ÖÀàÆ÷µÄÎó²î£¬»ñµÃ¶ÔÎÊÌâ¿Õ¼äÄ£Ð͸ü¼Ó׼ȷµÄ±íʾ£¬´Ó¶øÌá¸ß·ÖÀàÆ÷µÄ·ÖÀà׼ȷ¶È¡£

3.1.6 ÆäËû·ÖÀàѧϰģÐÍ

´ËÍ⻹ÓÐlogistics»Ø¹éÄ£ÐÍ¡¢ÒþÂí¶û¿Æ·ò·ÖÀàÄ£ÐÍ£¨HMM£©¡¢»ùÓÚ¹æÔòµÄ·ÖÀàÄ£Ð͵ÈÖÚ¶àµÄ·ÖÀàÄ£ÐÍ£¬¶ÔÓÚ´¦Àí²»Í¬µÄÊý¾Ý¡¢·ÖÎö²»Í¬µÄÎÊÌ⣬¸÷ÖÖÄ£ÐͶ¼ÓÐ×Ô¼ºµÄÌØÐÔºÍÓÅÊÆ¡£

3.2 Î޼ලѧϰģÐÍ

ÔڷǼලʽѧϰÖУ¬Êý¾Ý²¢²»±»Ìرð±êʶ£¬Ñ§Ï°Ä£ÐÍÊÇΪÁËÍÆ¶Ï³öÊý¾ÝµÄһЩÄÚÔڽṹ£¬Ó¦Óó¡¾°°üÀ¨¹ØÁª¹æÔòµÄѧϰÒÔ¼°¾ÛÀàµÈ¡£³£¼ûµÄ¾ÛÀàËã·¨ÈçÏÂËùʾ£º

3.2.1 K-means¾ÛÀà

K-meansËã·¨µÄ»ù±¾Ë¼ÏëÊdzõÊ¼Ëæ»ú¸ø¶¨K¸ö´ØÖÐÐÄ£¬°´ÕÕ×îÁÚ½üÔ­Ôò°Ñ´ý·ÖÀàÑù±¾µã·Öµ½¸÷¸ö´Ø¡£È»ºó°´Æ½¾ù·¨ÖØÐ¼ÆËã¸÷¸ö´ØµÄÖÊÐÄ£¬´Ó¶øÈ·¶¨ÐµĴØÐÄ¡£Ò»Ö±µü´ú£¬Ö±µ½´ØÐĵÄÒÆ¶¯¾àÀëСÓÚij¸ö¸ø¶¨µÄÖµ¡£

3.2.2 »ùÓÚÃܶȵľÛÀà

¸ù¾ÝÃܶÈÍê³É¶ÔÏóµÄ¾ÛÀà¡£Ëü¸ù¾Ý¶ÔÏóÖÜΧµÄÃܶȣ¨ÈçDBSCAN£©²»¶ÏÔö³¤¾ÛÀà¡£µäÐ͵ĻùÓÚÃܶȷ½·¨°üÀ¨£ºDBSCAN(Densit-based Spatial Clustering of Application with Noise):¸ÃË㷨ͨ¹ý²»¶ÏÉú³¤×ã¹»¸ßÃܶÈÇøÓòÀ´½øÐоÛÀࣻËüÄÜ´Óº¬ÓÐÔëÉùµÄ¿Õ¼äÊý¾Ý¿âÖз¢ÏÖÈÎÒâÐÎ×´µÄ¾ÛÀà¡£´Ë·½·¨½«Ò»¸ö¾ÛÀඨÒåΪһ×é¡°ÃܶÈÁ¬½Ó¡±µÄµã¼¯¡£OPTICS(Ordering Points To Identify the Clustering Structure):²¢²»Ã÷È·²úÉúÒ»¸ö¾ÛÀ࣬¶øÊÇΪ×Ô¶¯½»»¥µÄ¾ÛÀà·ÖÎö¼ÆËã³öÒ»¸öÔöÇ¿¾ÛÀà˳Ðò¡£

3.2.3 ²ã´Î¾ÛÀà·½·¨

²ã´Î¾ÛÀà·½·¨¶Ô¸ø¶¨µÄÊý¾Ý¼¯½øÐвã´ÎµÄ·Ö½â£¬Ö±µ½Ä³ÖÖÌõ¼þÂú×ãΪֹ¡£²ã´ÎÄý¾ÛµÄ´ú±íÊÇAGNESËã·¨£¬²ã´Î·ÖÁѵĴú±íÊÇDIANAËã·¨¡£¾ßÌåÓÖ¿É·ÖΪÄý¾ÛµÄ£¬·ÖÁѵÄÁ½ÖÖ·½°¸¡£

Äý¾ÛµÄ²ã´Î¾ÛÀàÊÇÒ»ÖÖ×Ôµ×ÏòÉϵIJßÂÔ£¬Ê×ÏȽ«Ã¿¸ö¶ÔÏó×÷Ϊһ¸ö´Ø£¬È»ºóºÏ²¢ÕâЩԭ×Ó´ØÎªÔ½À´Ô½´óµÄ´Ø£¬Ö±µ½ËùÓеĶÔÏó¶¼ÔÚÒ»¸ö´ØÖУ¬»òÕßij¸öÖÕ½áÌõ¼þ±»Âú×㣬¾ø´ó¶àÊý²ã´Î¾ÛÀà·½·¨ÊôÓÚÕâÒ»À࣬ËüÃÇÖ»ÊÇÔڴؼäÏàËÆ¶ÈµÄ¶¨ÒåÉÏÓÐËù²»Í¬¡£

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3.2.4 Æ×¾ÛÀà

Æ×¾ÛÀà(Spectral Clustering, SC)ÊÇÒ»ÖÖ»ùÓÚͼÂ۵ľÛÀà·½·¨¡ª¡ª½«´øÈ¨ÎÞÏòͼ»®·ÖΪÁ½¸ö»òÁ½¸öÒÔÉϵÄ×îÓÅ×Óͼ£¬Ê¹×ÓͼÄÚ²¿¾¡Á¿ÏàËÆ£¬¶ø×Óͼ¼ä¾àÀ뾡Á¿¾àÀë½ÏÔ¶£¬ÒÔ´ïµ½³£¼ûµÄ¾ÛÀàµÄÄ¿µÄ¡£ÆäÖеÄ×îÓÅÊÇÖ¸×îÓÅÄ¿±êº¯Êý²»Í¬£¬¿ÉÒÔÊǸî±ß×îС·Ö¸î£¬ Ò²¿ÉÒÔÊÇ·Ö¸î¹æÄ£²î²»¶àÇÒ¸î±ß×îСµÄ·Ö¸î¡£Æ×¾ÛÀàÄܹ»Ê¶±ðÈÎÒâÐÎ×´µÄÑù±¾¿Õ¼äÇÒÊÕÁ²ÓÚÈ«¾Ö×îÓŽ⣬Æä»ù±¾Ë¼ÏëÊÇÀûÓÃÑù±¾Êý¾ÝµÄÏàËÆ¾ØÕó(À­ÆÕÀ­Ë¹¾ØÕó)½øÐÐÌØÕ÷·Ö½âºóµÃµ½µÄÌØÕ÷ÏòÁ¿½øÐоÛÀà¡£

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3.3 °ë¼à¶½Ñ§Ï°

3.3.1 °ë¼à¶½Ñ§Ï°¸ÅÊö

°ë¼à¶½Ñ§Ï°Ëã·¨ÒªÇóÊäÈëÊý¾Ý²¿·Ö±»±êʶ£¬²¿·ÖûÓб»±êʶ£¬ÕâÖÖѧϰģÐÍ¿ÉÒÔÓÃÀ´½øÐÐÔ¤²â£¬µ«ÊÇÄ£ÐÍÊ×ÏÈÐèҪѧϰÊý¾ÝµÄÄÚÔڽṹÒÔ±ãºÏÀíµÄ×éÖ¯Êý¾ÝÀ´½øÐÐÔ¤²â¡£Ó¦Óó¡¾°°üÀ¨·ÖÀàºÍ»Ø¹é£¬Ëã·¨°üÀ¨Ò»Ð©¶Ô³£ÓüලʽѧϰËã·¨µÄÑÓÉ죬ÕâЩËã·¨Ê×ÏÈÊÔͼ¶Ôδ±êʶÊý¾Ý½øÐн¨Ä££¬ÔÚ´Ë»ù´¡ÉÏÔÙ¶Ô±êʶµÄÊý¾Ý½øÐÐÔ¤²â¡£ÈçͼÂÛÍÆÀíËã·¨£¨Graph

Inference£©»òÕßÀ­ÆÕÀ­Ë¹Ö§³ÖÏòÁ¿»ú£¨Laplacian SVM.£©µÈ¡£

3.3.2 Multi-view algorithm(¶àÊÓ½ÇËã·¨)

Ò»°ã¶àÓÃÓÚ¿ÉÒÔ½øÐÐ×ÔÈ»ÌØÕ÷·ÖÁѵÄÊý¾Ý¼¯ÖУ®¿¼ÂÇÌØÊâÇé¿ö£¨Ã¿¸öÊý¾Ýµã±íÕ÷Á½¸öÌØÕ÷£©£ºÃ¿Ò»¸öÊý¾Ýµã¿´³ÉÊÇÁ½¸öÌØÕ÷µÄ¼¯ºÏ£¬È»ºóÀûÓÃЭͬѵÁ·(Co-training algorithm)½øÐд¦Àí£®Ð­Í¬ÑµÁ·£¨co-training£©Ëã·¨£¬´ËÀàËã·¨Òþº¬µØÀûÓÃÁ˾ÛÀà¼ÙÉè»òÁ÷ÐμÙÉ裬ËüÃÇʹÓÃÁ½¸ö»ò¶à¸öѧϰÆ÷£¬ÔÚѧϰ¹ý³ÌÖУ¬ÕâЩѧϰÆ÷ÌôÑ¡Èô¸É¸öÖÃÐŶȸߵÄδ±ê¼ÇʾÀý½øÐÐÏ໥±ê¼Ç£¬´Ó¶øÊ¹µÃÄ£Ð͵ÃÒÔ¸üС£

3.3.3 Graph-Based Algorithms(»ùÓÚͼµÄËã·¨)

»ùÓÚͼµÄËã·¨ÊÇ»ùÓÚͼÕýÔò»¯¿ò¼ÜµÄ°ë¼à¶½Ñ§Ï°Ëã·¨£¬´ËÀàËã·¨Ö±½Ó»ò¼ä½ÓµØÀûÓÃÁËÁ÷ÐμÙÉ裬ËüÃÇͨ³£Ïȸù¾ÝѵÁ·Àý¼°Ä³ÖÖÏàËÆ¶È¶ÈÁ¿½¨Á¢Ò»¸öͼ£¬Í¼Öнáµã¶ÔÓ¦ÁË£¨Óбê¼Ç»òδ±ê¼Ç£©Ê¾Àý£¬±ßΪʾÀý¼äµÄÏàËÆ¶È£¬È»ºó£¬¶¨ÒåËùÐèÓÅ»¯µÄÄ¿±êº¯Êý²¢Ê¹Óþö²ßº¯ÊýÔÚͼÉϵĹ⻬ÐÔ×÷ΪÕýÔò»¯ÏîÀ´ÇóÈ¡×îÓÅÄ£ÐͲÎÊý¡£

**3.4 Îı¾´¦ÀíÄ£ÐÍ

3.4.1 ·Ö´ÊÄ£ÐÍ**

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3.4.2 TF-IDFÄ£ÐÍ

TF-IDF£¨term frequency¨Cinverse document frequency£©ÊÇÒ»ÖÖÓÃÓÚ×ÊѶ¼ìË÷Óë×ÊѶ̽¿±µÄ³£ÓüÓȨ¼¼Êõ¡£TF-IDFÊÇÒ»ÖÖͳ¼Æ·½·¨£¬ÓÃÒÔÆÀ¹ÀÒ»×ִʶÔÓÚÒ»¸öÎļþ¼¯»òÒ»¸öÓïÁÏ¿âÖÐµÄÆäÖÐÒ»·ÝÎļþµÄÖØÒª³Ì¶È¡£×ִʵÄÖØÒªÐÔËæ×ÅËüÔÚÎļþÖгöÏֵĴÎÊý³ÉÕý±ÈÔö¼Ó£¬µ«Í¬Ê±»áËæ×ÅËüÔÚÓïÁÏ¿âÖгöÏֵįµÂʳɷ´±ÈϽµ¡£TF-IDF¼ÓȨµÄ¸÷ÖÖÐÎʽ³£±»ËÑѰÒýÇæÓ¦Óã¬×÷ΪÎļþÓëÓû§²éѯ֮¼äÏà¹Ø³Ì¶ÈµÄ¶ÈÁ¿»òÆÀ¼¶¡£³ýÁËTF-IDFÒÔÍ⣬ÒòÌØÍøÉϵÄËÑѰÒýÇæ»¹»áʹÓûùÓÚÁ¬½á·ÖÎöµÄÆÀ¼¶·½·¨£¬ÒÔÈ·¶¨ÎļþÔÚËÑѰ½á¹ûÖгöÏÖµÄ˳Ðò¡£

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3.4.3 LDAÄ£ÐÍ

LDA£¨Latent Dirichlet Allocation£©ÊÇÒ»ÖÖÎĵµÖ÷ÌâÉú³ÉÄ£ÐÍ£¬Ò²³ÆÎªÒ»¸öÈý²ã±´Ò¶Ë¹¸ÅÂÊÄ£ÐÍ£¬°üº¬´Ê¡¢Ö÷ÌâºÍÎĵµÈý²ã½á¹¹¡£ËùνÉú³ÉÄ£ÐÍ£¬¾ÍÊÇ˵£¬ÎÒÃÇÈÏΪһƪÎÄÕµÄÿ¸ö´Ê¶¼ÊÇͨ¹ý¡°ÒÔÒ»¶¨¸ÅÂÊÑ¡ÔñÁËij¸öÖ÷Ì⣬²¢´ÓÕâ¸öÖ÷ÌâÖÐÒÔÒ»¶¨¸ÅÂÊÑ¡Ôñij¸ö´ÊÓÕâÑùÒ»¸ö¹ý³ÌµÃµ½¡£Îĵµµ½Ö÷Ìâ·þ´Ó¶àÏîʽ·Ö²¼£¬Ö÷Ìâµ½´Ê·þ´Ó¶àÏîʽ·Ö²¼¡£

LDAÊÇÒ»ÖַǼල»úÆ÷ѧϰ¼¼Êõ£¬¿ÉÒÔÓÃÀ´Ê¶±ð´ó¹æÄ£Îĵµ¼¯£¨document collection£©»òÓïÁϿ⣨corpus£©ÖÐDZ²ØµÄÖ÷ÌâÐÅÏ¢¡£Ëü²ÉÓÃÁË´Ê´ü£¨bag of words£©µÄ·½·¨£¬ÕâÖÖ·½·¨½«Ã¿Ò»ÆªÎĵµÊÓΪһ¸ö´ÊƵÏòÁ¿£¬´Ó¶ø½«Îı¾ÐÅϢת»¯ÎªÁËÒ×ÓÚ½¨Ä£µÄÊý×ÖÐÅÏ¢¡£µ«ÊÇ´Ê´ü·½·¨Ã»Óп¼ÂÇ´ÊÓë´ÊÖ®¼äµÄ˳Ðò£¬Õâ¼ò»¯ÁËÎÊÌâµÄ¸´ÔÓÐÔ£¬Í¬Ê±Ò²ÎªÄ£Ð͵ĸĽøÌṩÁËÆõ»ú¡£Ã¿Ò»ÆªÎĵµ´ú±íÁËһЩÖ÷ÌâËù¹¹³ÉµÄÒ»¸ö¸ÅÂÊ·Ö²¼£¬¶øÃ¿Ò»¸öÖ÷ÌâÓÖ´ú±íÁ˺ܶ൥´ÊËù¹¹³ÉµÄÒ»¸ö¸ÅÂÊ·Ö²¼¡£

4 Ä£ÐÍÆÀ¼ÛÖ¸±ê

4.1 Ä£ÐÍÆÀ¼Û¸ÅÊö

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4.2 ³£ÓõÄÄ£ÐÍÆÀ¼Û·½·¨

4.2.1 Ô¤²â׼ȷÂÊ

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¼ÆË㹫ʽ£ºÕýÈ·ÂÊ = ÌáÈ¡³öµÄÕýÈ·ÐÅÏ¢ÌõÊý / ÌáÈ¡³öµÄÐÅÏ¢ÌõÊý

4.2.2 ÕÙ»ØÂÊ

ÕÙ»ØÂÊÊÇÖ¸¼ìË÷³öµÄÏà¹ØÎĵµÊýºÍÎĵµ¿âÖÐËùÓеÄÏà¹ØÎĵµÊýµÄ±ÈÂÊ£¬ºâÁ¿µÄÊǼìË÷ϵͳµÄ²éÈ«ÂÊ¡£È¡ÖµÔÚ0ºÍ1Ö®¼ä£¬ÊýÖµÔ½½Ó½ü1£¬²éÈ«ÂʾÍÔ½¸ß¡£

¼ÆË㹫ʽ£ºÕÙ»ØÂÊ = ÌáÈ¡³öµÄÕýÈ·ÐÅÏ¢ÌõÊý / Ñù±¾ÖеÄÐÅÏ¢ÌõÊý

4.2.3 ×ÛºÏÖ¸±êFÖµ

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4.2.4 ROCÇúÏß

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4.2.5 Êý¾ÝÏàËÆ¶È

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4.2.6 ÆäËûµÄÄ£ÐÍÆÀ¼Û·½·¨

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5 Êý¾ÝÍÚ¾ò¿ª·¢Æ½Ì¨

5.1 µ¥»úÄ£ÐÍ¿ª·¢Æ½Ì¨

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5.2·Ö²¼Ê½¼¯Èº¿ª·¢Æ½Ì¨

5.2.1 Hadoop¼¯Èº»·¾³

Hadoop ÊÇÒ»¸öͨ¹ý·Ö²¼Ê½¼¯Èº¼¼Êõ£¬½«¶à¸öÎïÀí»ú»òÐéÄâ»ú(VMwareµÈ³§É̵ÄÐéÄ⻯¼¼ÊõÔÚÒ»¸öÎïÀí»úÉÏÔËÐжà¸öÐéÄâ»ú)µ±×÷һ̨»úÆ÷ÔËÐС£»ùÓÚHadoopµÄÊý¾ÝÍÚ¾òÊý¾ÝÍÚ¾òÒ»µ©Íê³É£¬¾Í»áÉú³ÉÍÚ¾ò½á¹û¼´Ä£Ê½¡£

5.4.2 Spark¼¯Èº»·¾³

SparkÊÇUC Berkeley AMP labËù¿ªÔ´µÄÀàHadoop MapReduceµÄͨÓõIJ¢ÐУ¬Spark£¬ÓµÓÐHadoop MapReduceËù¾ßÓеÄÓŵ㣻µ«²»Í¬ÓÚMapReduceµÄÊÇJobÖмäÊä³ö½á¹û¿ÉÒÔ±£´æÔÚÄÚ´æÖУ¬´Ó¶ø²»ÔÙÐèÒª¶ÁдHDFS£¬Òò´ËSparkÄܸüºÃµØÊÊÓÃÓÚÊý¾ÝÍÚ¾òÓë»úÆ÷ѧϰµÈÐèÒªµü´úµÄmap reduceµÄËã·¨¡£

6 Êý¾ÝÍÚ¾òµÄ¿ª·¢Á÷³Ì

6.1 Êý¾Ý»ñÈ¡

6.2 Êý¾ÝÇåÏ´

6.3 Êý¾Ý±ä»»

6.4 ÌØÕ÷¹¤³Ì

6.5 Ä£ÐÍѵÁ·

6.6 Ä£ÐÍÓÅ»¯

6.7 ½á¹û·ÖÎö

Èý¡¢Êý¾Ý·ÖÎö

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1 ÊýѧºÍרҵµÄÔ¤±¸ÖªÊ¶

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2 ʹÓÃÊý¾Ý·ÖÎöÈí¼þ

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Excel:°ì¹«Ì×¼þÖÐ×îÄÜʤÈÎÊý¾Ý·ÖÎöµÄÈí¼þ£¬¼òµ¥ÊµÓá£

Sql:·Ç¼ÆËã»úרҵµÄÊý¾Ý·ÖÎöÈËÔ±Òª²Ù×÷Êý¾Ý±Ø±¸µÄÊý¾Ý¿âÓïÑÔ¡£

R: ½üÄêÐËÆðµÄÊý¾Ý·ÖÎö±à³ÌÓïÑÔ£¬Êý¾Ý¿ÉÊÓ»¯×öµÄ±È½ÏºÃ£¬Óï·¨¼òµ¥£¬Ñ§Ï°³É±¾ºÜµÍ£¬ºÜ¶à·Ç³ÌÐòÉè¼ÆÈËÔ±¶¼¿ÉÒÔÊýÁ¿ÕÆÎÕ¡£

3 Êý¾Ý·ÖÎöÄ£ÐÍѡȡ

Êý¾Ý·ÖÎöÈËÔ±¿ÉÒÔ½èÖúһЩÏÖ³¡µÄ·ÖÎöÈí¼þ½øÐзÖÎö£¬ÕâЩÈí¼þ¼¯³ÉÁËһЩÁ¼ºÃµÄ·ÖÎöÄ£ÐÍ£¬·ÖÎöÈËÔ±¿ÉÒÔ¸ù¾Ý×Ô¼ºµÄʵ¼ÊÓ¦Óó¡¾°½øÐкÏÊʵÄÄ£ÐÍÑ¡Ôñ¡£»ù±¾µÄ·ÖÎö·½·¨ÓУº¶Ô±È·ÖÎö·¨¡¢·Ö×é·ÖÎö·¨¡¢½»²æ·ÖÎö·¨¡¢½á¹¹·ÖÎö·¨¡¢Â©¶·Í¼·ÖÎö·¨¡¢×ÛºÏÆÀ¼Û·ÖÎö·¨¡¢ÒòËØ·ÖÎö·¨¡¢¾ØÕó¹ØÁª·ÖÎö·¨µÈ¡£¸ß¼¶µÄ·ÖÎö·½·¨ÓУºÏà¹Ø·ÖÎö·¨¡¢»Ø¹é·ÖÎö·¨¡¢¾ÛÀà·ÖÎö·¨¡¢Åбð·ÖÎö·¨¡¢Ö÷³É·Ö·ÖÎö·¨¡¢Òò×Ó·ÖÎö·¨¡¢¶ÔÓ¦·ÖÎö·¨¡¢Ê±¼äÐòÁеȡ£

4 ·ÖÎö½á¹ûչʾ

Êý¾Ý·ÖÎöµÄ½á¹ûͨ¹ýһЩ¿ÉÊÓ»¯Í¼ÐλòÕß±¨±íÐÎʽ½øÐÐչʾÄܹ»ÔöÇ¿¶Ô·ÖÎö½á¹ûµÄÀí½â¡£³£ÓõĵķÖÎö½á¹ûչʾ·½·¨ÓУº

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5 Êý¾Ý·ÖÎöµÄÁ÷³Ì

5.1 Êý¾Ý»ñÈ¡

5.2 Êý¾ÝÇåÏ´

5.3 ·ÖÎö¹¤¾ßѡȡ

5.4 Êý¾Ý·ÖÎöÄ£ÐÍÑ¡Ôñ

5.5 Êý¾Ý´¦Àí

5.6 ´¦Àí½á¹ûչʾ

5.7 ½á¹ûÊý¾Ý·ÖÎö

   
3056 ´Îä¯ÀÀ       31
     
Ïà¹ØÎÄÕ Ïà¹ØÎĵµ Ïà¹ØÊÓÆµ



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DeepSeek´óÄ£ÐÍÓ¦Óÿª·¢ 6-12[ÏÃÃÅ]
È˹¤ÖÇÄÜ.»úÆ÷ѧϰTensorFlow 6-22[Ö±²¥]
»ùÓÚ UML ºÍEA½øÐзÖÎöÉè¼Æ 6-30[±±¾©]
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