分布式图聚类及其在电子商务数据挖掘中的应用
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 目录 | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景与意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-16页 |
| ·研究内容 | 第16页 |
| ·论文框架 | 第16-18页 |
| 第2章 相关技术综述 | 第18-26页 |
| ·数据挖掘简介 | 第18-19页 |
| ·聚类分析 | 第19-22页 |
| ·MapReduce并行框架 | 第22-23页 |
| ·Hadoop平台架构 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 钢贸交易数据仓库及客户关系图建模 | 第26-38页 |
| ·钢贸电子商务网站概述 | 第26-27页 |
| ·钢贸交易数据仓库及其构建过程 | 第27-34页 |
| ·客户关系图建模 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于MapReduce的分布式图聚类算法 | 第38-47页 |
| ·LSH算法 | 第38-39页 |
| ·基于图的LSH算法 | 第39-41页 |
| ·分布式MR-LSH算法的提出 | 第41-42页 |
| ·MR-LSH算法的实现过程 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于Hadoop的钢贸客户群挖掘功能实现 | 第47-56页 |
| ·Hadoop环境搭建 | 第47-49页 |
| ·图挖掘算法实现 | 第49-53页 |
| ·算法性能分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果目录 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
