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基于Hadoop的竞品分析系统的实现与优化
基于Hadoop的竞品分析系统的实现与优化
作者:
王同喜
陈城
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
竞品分析
大数据
分布式
MapReduce
粒子群
摘要:
在现如今互联网兴盛的时代,大数据能通过对数据的计算和分析体现出其数据的价值性,从而高效而准确地契合用户的需求.在其背景下,竞品分析行业模式也正由传统的P2P模式向多元化模式发展,其搜索引擎具有提供帮助广告商投放广告的支援系统.在Hadoop环境下,使用MapReduce框架进行计算,实现对离线数据的计算和分析,采用面向对象的方法编程,结合SSM的web开发来进行需求的分析与功能的设计与实现.其主要功能包括有关键词搜索、域名搜索、域名竞争对手、关键词优化等功能.在系统需求分析的基础上,整个系统包括数据采集、清洗、过滤以及可视化,系统测试后,对集群进行优化,其中还通过研究粒子群算法实现对MapReduce的优化,最终实现全部功能.
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文献信息
篇名
基于Hadoop的竞品分析系统的实现与优化
来源期刊
电脑知识与技术
学科
工学
关键词
竞品分析
大数据
分布式
MapReduce
粒子群
年,卷(期)
2019,(10)
所属期刊栏目
计算机工程应用技术
研究方向
页码范围
215-217
页数
3页
分类号
TP311
字数
1895字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
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姓名
单位
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被引次数
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1
王同喜
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陈城
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节点文献
竞品分析
大数据
分布式
MapReduce
粒子群
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑知识与技术
主办单位:
安徽科技情报协会
中国计算机函授学院
出版周期:
旬刊
ISSN:
1009-3044
CN:
34-1205/TP
开本:
大16开
出版地:
安徽省合肥市
邮发代号:
26-188
创刊时间:
1994
语种:
chi
出版文献量(篇)
58241
总下载数(次)
228
总被引数(次)
132128
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