集成數(shù)據(jù)分析算法的公共服務(wù)平臺(tái)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、伴隨企業(yè)生產(chǎn)和個(gè)人用戶(hù)活動(dòng)產(chǎn)生的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，如何從這些數(shù)據(jù)中分析提取出有價(jià)值、有意義的信息得到了人們?cè)絹?lái)越多的重視。但目前的一些數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，一方面需要具有專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)分析背景的人員進(jìn)行操作，另一方面平臺(tái)對(duì)用戶(hù)數(shù)據(jù)文件屬性字段選擇、分析算法的參數(shù)設(shè)置、算法計(jì)算模型公式選擇等方面沒(méi)有提供完全的支持，使得用戶(hù)需要去了解具體的數(shù)據(jù)分析算法流程和該過(guò)程對(duì)數(shù)據(jù)集屬性字段的影響。所以，本文針對(duì)用戶(hù)數(shù)據(jù)集屬性特點(diǎn)，研究并實(shí)現(xiàn)公共服務(wù)平臺(tái)與數(shù)據(jù)分析算法的

2、集成，具有十分重要的意義。
　　本文研究數(shù)據(jù)分析公共服務(wù)平臺(tái)與數(shù)據(jù)分析算法集成，通過(guò)對(duì)兩類(lèi)K-Means算法與公共服務(wù)平臺(tái)的集成實(shí)現(xiàn)，進(jìn)一步總結(jié)出公共服務(wù)平臺(tái)與一般算法集成的共性。本文主要工作如下：首先對(duì)常見(jiàn)的聚類(lèi) K-Means算法進(jìn)行分析，總結(jié)出該算法與公共服務(wù)平臺(tái)集成的三類(lèi)共性參數(shù)：聚類(lèi)個(gè)數(shù)K，相似性距離公式選擇和用戶(hù)數(shù)據(jù)集屬性字段選擇。隨后基于共性參數(shù)，實(shí)現(xiàn) K-Means算法集與公共服務(wù)平臺(tái)的集成工作。論文還給出了基于最