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基于FP-Growth算法和ARIMA模型的音樂播放數據挖掘研究

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基于FP-Growth算法和ARIMA模型的音樂播放數據挖掘研究
論文目錄
 
摘要第1-4頁
abstract第4-8頁
1 緒論第8-13頁
 1.1 研究背景及意義第8頁
 1.2 相關研究現狀第8-12頁
  1.2.1 推薦系統研究現狀第8-9頁
  1.2.2 關聯規則挖掘研究現狀第9-12頁
  1.2.3 時間序列預測研究現狀第12頁
 1.3 研究目標與內容第12頁
 1.4 論文組織結構第12-13頁
2 相關基本理論簡介第13-29頁
 2.1 關聯規則挖掘相關理論第14-21頁
  2.1.1 關聯規則挖掘相關概念第14-15頁
  2.1.2 頻繁集挖掘算法簡介第15-21頁
 2.2 時間序列相關理論第21-28頁
  2.2.1 時間序列相關概念第21-23頁
  2.2.2 自回歸求積移動平均ARIMA模型第23-24頁
  2.2.3 時間序列建模步驟第24-27頁
  2.2.4 模型檢驗第27-28頁
 2.3 本章小結第28-29頁
3 音樂歷史播放數據挖掘研究第29-41頁
 3.1 基于FP-Growth算法的頻繁集挖掘第29-36頁
  3.1.1 當前頻繁項集挖掘過程的不足第29-30頁
  3.1.2 頻繁項集挖掘過程的改進措施第30-33頁
  3.1.3 數據規范化第33-36頁
  3.1.4 評價標準第36頁
 3.2 音樂播放量時間序列分析第36-40頁
  3.2.1 音樂平臺播放量時間序列分析第36-38頁
  3.2.2 加入周期性特征的ARIMA模型第38-39頁
  3.2.3 評價標準第39-40頁
 3.3 本章小結第40-41頁
4 實驗結果與分析第41-57頁
 4.1 實驗環境及搭建過程第41-43頁
  4.1.1 實驗環境及開發工具第41頁
  4.1.2 搭建spark集群第41-43頁
 4.2 數據來源及預處理第43-45頁
 4.3 基于用戶分類的頻繁項集挖掘實驗第45-51頁
  4.3.1 用戶模糊分類第47-48頁
  4.3.2 不同分類標準下的頻繁集數量對比第48-49頁
  4.3.3 在不同數據集上的對比實驗第49-51頁
  4.3.4 實驗結果分析第51頁
 4.4 基于ARMA模型的播放量預測實驗第51-56頁
  4.4.1 數據預處理第51-52頁
  4.4.2 平穩性檢驗第52-53頁
  4.4.3 模型定階第53-54頁
  4.4.4 模型檢驗第54-55頁
  4.4.5 模型預測第55-56頁
  4.4.6 實驗結果分析第56頁
 4.5 本章工作小結第56-57頁
5 工作總結與展望第57-58頁
 5.1 研究工作總結第57頁
 5.2 研究展望第57-58頁
致謝第58-59頁
參考文獻第59-60頁

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