Детальная информация

Кирпиченков, Павел Станиславович. Разработка подсистемы анализа данных для ИАС "Единый реестр результатов деятельности СПбПУ" [Электронный ресурс]: бакалаврская работа: 09.03.01 / П. С. Кирпиченков; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт компьютерных наук и технологий ; науч. рук. А. В. Мяснов. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 17,7 Мб). — Санкт-Петербург, 2017. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/v17-4090.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.18720/SPBPU/2/v17-4090>.

Дата создания записи: 20.10.2017

Тематика: обработка данных; кластеризация; автоматизация

Коллекции: Квалификационные работы бакалавров и специалистов; Общая коллекция

Ссылки: http://doi.org/10.18720/SPBPU/2/v17-4090;

Разрешенные действия: Прочитать Загрузить (17,7 Мб) Для чтения документа необходим Flash Player

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

В работе рассматривается подсистема анализа и обработки данных в ИАС “Единый реестр результатов деятельности СПБПУ”. Назначением подсистемы является поиск по данным о студентах, аспирантах и сотрудниках университета записей, которые относятся к одному и тому же человеку. В работе анализируются существующие подходы по объединению объектов в кластеры при заранее неизвестном их числе. По результатам анализа делаются выводы о возможности применения рассмотренных алгоритмов для предложенной задачи и формируется вариант решения. Результатом разработки является программная реализация выбранного алгоритма как часть существующей информационной системы.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ФБ СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Все Прочитать Печать Загрузить

Оглавление

  • ВВЕДЕНИЕ
  • 1. Обзор задачи
    • 1.1. Архитектура реестра
    • 1.2. Модели данных НСИ
    • 1.3. Объединяющие сущности
    • 1.4. Постановка задачи
    • 1.5. Выбор программных средств
  • 2. Анализ методов кластеризации
    • 2.1. Общее описание кластеризации
    • 2.2. Эвристические методы
    • 2.3. Динамические методы
    • 2.4. Иерархические методы
    • 2.5. Применимость методов для задачи Реестра
  • 3. Разработка алгоритма объединения записей
    • 3.1. Модель данных
    • 3.2. Сравнение записей
    • 3.3. Алгоритм определения сходства
    • 3.4. Формирование новых групп
    • 3.5. Распределение по существующим группам
  • 4. Реализация подсистемы
    • 4.1. Django-проект
    • 4.2. Django-приложение
      • 4.2.1. Хранение объединенных групп
      • 4.2.2. Определение сходства записей
      • 4.2.3. Подготовка записей
      • 4.2.4. Формирование групп
      • 4.2.5. Поиск совпадений с существующими группами
      • 4.2.6. Слияние записей
      • 4.2.7. Работа с блокировками
      • 4.2.8. Типовой сценарий использования подсистемы
  • 5. Тестирование подсистемы
    • 5.1. Функциональное тестирование
    • 5.2. Тестирование производительности
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
  • ПРИЛОЖЕНИЕ А. ЛИСТИНГИ

Статистика использования документа

stat Количество обращений: 49
За последние 30 дней: 5
Подробная статистика