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大数据技术和案例推理在城市建设审批中的研究与应用

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表目录

第1章 绪论

1.1 课题背景

1.2 国内外研究现状

1.2.1 大数据技术的发展现状

1.2.2 基于案例的推理技术的发展现状

1.2.3 智慧城管与城市建设审批系统的发展现状

1.3 本文的主要研究内容

1.4 本文的组织结构安排

第2章 相关技术分析概述

2.1 大数据和云计算技术

2.1.1 大数据采集技术

2.1.2 大数据预处理技术

2.1.3 大数据存储及管理技术

2.1.4 大数据分析与挖掘

2.1.5 云计算技术

2.2 Hadoop云计算平台

2.2.1 Hadoop生态系统简介

2.2.2 Hadoop分布式文件系统HDFS

2.2.3 Hadoop分布式计算框架MapReduee

2.2.4 Hadoop分布式数据库HBase

2.2.5 Hadoop数据仓库Hive

2.3 SolrCloud分布式全文搜索技术

2.3.1 Lucene全文搜索引擎

2.3.2 Solr企业级全文搜索引擎

2.3.3 SolrCloud分布式全文搜索引擎

2.4 基于案例的推理技术

2.4.1 基于案例的推理技术工作原理

2.4.2 基于案例的推理技术在城市建设审批系统中的应用

第3章 基于案例推理的城市建设审批模型的建立

3.1 城市建设审批案例库的组织与存储

3.2 城市建设审批案例的相似度计算

3.2.1 不同类型的属性的相似度计算

3.2.2 案例相似度与属性权重向量

3.3 城市建设审批案例的检索

3.4 城市建设审批案例修正与维护

3.5 基于大数据技术和案例推理的城市建设案件审批框架

第4章 基于大数据和案例推理的城市建设智能审批系统的设计

4.1 系统云计算平台整体架构图

4.2 系统网络拓扑结构图

4.3 系统总体框架结构图

4.4 系统核心功能模块的详细设计

4.4.1 审批管理模块的详细设计

4.4.2 智能审批模块的详细设计

4.4.3 案例管理模块的详细设计

4.5 系统数据库设计

第5章 基于大数据和案例推理的城市建设智能审批系统的实现

5.1 系统数据库的实现

5.2 核心功能模块的实现

5.2.1 审批管理模块的具体实现

5.2.2 智能审批模块的具体实现

5.2.3 案例管理模块的具体实现

第6章 系统的云平台部署以及性能测试

6.1 实验环境配置与部署

6.1.1 硬件部署

6.1.2 软件部署

6.2 系统性能测试

6.2.1 案例审批数据的模拟生成

6.2.2 HBase数据存储与检索性能测试

6.2.3 MapReduee并行计算性能测试

第7章 总结与展望

7.1 总结

7.2 改进建议与研究

参考文献

攻读硕士学位期间主要的研究成果

致谢

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摘要

城市建设是城市管理的重要组成部分,是为管理城市创造良好条件的基础性、阶段性工作。城市建设信息系统在多年的运行中积累了大量的历史数据,同时也存在很多缺陷。随着物联网技术、网络通信技术、云计算技术、移动互联网等技术的蓬勃发展,大数据时代已经到来。在大数据时代,如何对这些数据进行挖掘并利用大数据技术改进现有城市建设系统的缺陷是一个值得研究的课题。
  针对现有城市建设信息系统依靠人工审批、审批效率低下、审批信息不公开等缺陷,本文在深入研究云计算、大数据技术和案例推理技术的理论基础上,建立了基于大数据技术和案例推理的城市建设智能审批云计算系统。本文提出了基于案例推理技术的城市建设审批模型,引入了“案例审批云”的概念,把城市建设审批积累的数据的存储和计算都集中在“案例审批云计算中心”进行。在该云计算中心中,利用分布式数据库HBase存储数据,使得系统的数据存储能力具有高扩展性;利用分布式编程框架MapReduce设计了基于案例推理的城市建设案件智能审批系统,实现了对海量历史审批数据的充分利用;利用分布式全文检索系统SolrCloud分布式检索审批数据,使得全文检索具有很快的响应速度。
  案例审批云计算中心包括审批管理模块、智能审批模块以及案例管理模块。审批管理模块包括企业信息管理、项目信息管理、用地信息管理以及案例审批信息管理;智能审批模块包括新案例的输入、相似案例的分布式检索、审批案例的分布式全文搜索以及检索案例的统计分析;案例管理模块包括系统案例管理和备用案例管理,主要完成案例库的维护工作。本文提出“权重积分模型”对检索出的案例进行统计分析以得到对新审批案例有益的指导。
  系统采用开源云计算框架Hadoop作为底层开发平台,使用HBase、Solr、MapReduce等技术完成了城市建设智能审批系统的原型开发,并给出了系统的具体实现以及系统关键模块的性能测试。

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