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

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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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