| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第8-14页 |
| 1.1 数据挖掘 | 第8-11页 |
| 1.1.1 基本概念 | 第8页 |
| 1.1.2 数据挖掘方法 | 第8-10页 |
| 1.1.3 数据挖掘应用 | 第10-11页 |
| 1.2 离群数据挖掘 | 第11-12页 |
| 1.3 主要研究工作 | 第12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 离群数据挖掘与Map Reduce编程模型 | 第14-20页 |
| 2.1 离群数据与子空间 | 第14页 |
| 2.2 Map Reduce编程模型 | 第14-15页 |
| 2.3 LSH策略 | 第15-16页 |
| 2.4 Hadoop平台 | 第16页 |
| 2.5 并行计算 | 第16-18页 |
| 2.6 本章小结 | 第18-20页 |
| 第三章 基于子空间的两阶段离群挖掘算法 | 第20-30页 |
| 3.1 引言 | 第20页 |
| 3.2 两阶段离群挖掘思想 | 第20-21页 |
| 3.3 算法基本概念 | 第21-23页 |
| 3.3.1 密度比和偏差比 | 第21-22页 |
| 3.3.2 密度系数和离群点 | 第22-23页 |
| 3.4 离群挖掘算法描述 | 第23-24页 |
| 3.5 实验结果分析 | 第24-28页 |
| 3.5.1 UCI数据集 | 第24-27页 |
| 3.5.2 人工合成数据集 | 第27-28页 |
| 3.6 本章小结 | 第28-30页 |
| 第四章 基于子空间的两阶段离群挖掘并行算法 | 第30-38页 |
| 4.1 引言 | 第30页 |
| 4.2 离群挖掘算法并行性分析 | 第30-31页 |
| 4.3 基于Map Reduce的并行实现过程 | 第31-32页 |
| 4.4 并行算法描述 | 第32-34页 |
| 4.5 算法的设计与实验 | 第34-36页 |
| 4.5.1 并行算法性能分析 | 第34-35页 |
| 4.5.2 可扩展性 | 第35-36页 |
| 4.6 本章小结 | 第36-38页 |
| 第五章 总结与展望 | 第38-40页 |
| 5.1 总结 | 第38页 |
| 5.2 展望 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-44页 |
| 致谢 | 第44-46页 |
| 研究生期间发表论文情况 | 第46页 |