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基于Hadoop的改进的并行Fp-Growth算法

目录第4-6页
CONTENTS第6-8页
中文摘要第8-9页
ABSTRACT第9-10页
第1章 绪论第11-16页
    1.1 选题背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
    1.3 本文的主要工作第14页
    1.4 本文的组织结构第14-16页
第2章 Hadoop相关知识第16-24页
    2.1 Hadoop简介第16-17页
    2.2 分布式文件管理系统HDFS第17-19页
        2.2.1 HDFS的体系结构第17-18页
        2.2.2 HDFS的读写流程第18-19页
    2.3 MapReduce编程模式第19-22页
        2.3.1 MapReduce的体系结构第19-20页
        2.3.2 MapReduce的工作流程第20-22页
    2.4 Hadoop的运行模式及系统支持第22页
    2.5 搭建Hadoop的开发和运行环境所需的软件第22-24页
第3章 改进的并行Fp-Growth算法的研究第24-37页
    3.1 Apriori算法第24-25页
    3.2 Fp-Growth算法第25-26页
    3.3 改进的并行Fp-Growth算法第26-37页
        3.3.1 数据分片第28-29页
        3.3.2 并行计数第29-30页
        3.3.3 均衡划分FList第30-32页
        3.3.4 并行Fp-Growth第32-37页
第4章 改进的并行Fp-Growth算法的应用第37-45页
    4.1 Web数据挖掘第37页
    4.2 数据来源第37-42页
        4.2.1 规范的服务器Web日志第38-39页
        4.2.2 自定义的Web日志第39-42页
    4.3 数据预处理第42-45页
        4.3.1 用户识别第43页
        4.3.2 会话识别第43-44页
        4.3.3 事务识别第44-45页
第5章 实验结果第45-53页
    5.1 实验环境第45-47页
    5.2 性能测试第47-51页
        5.2.1 变异系数第47-50页
        5.2.2 执行时间第50-51页
    5.3 结果分析第51-53页
第6章 结论和展望第53-55页
    6.1 结论第53-54页
    6.2 展望第54-55页
附录第55-61页
参考文献第61-65页
致谢第65-66页
学位论文评阅及答辩情况表第66页

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