| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 中医智能信息化研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 数据挖掘在中医药领域的应用 | 第10-11页 |
| 1.2.3 云计算平台研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容及结构安排 | 第13-15页 |
| 2 云计算平台原理与分析 | 第15-28页 |
| 2.1 Hadoop体系 | 第15-22页 |
| 2.1.1 HDFS系统分析 | 第15-18页 |
| 2.1.2 MapReduce编程模型 | 第18-22页 |
| 2.2 Spark体系 | 第22-27页 |
| 2.2.1 Spark生态系统及运行模式 | 第22-24页 |
| 2.2.2 Spark运行架构与执行流程 | 第24-26页 |
| 2.2.3 SparkRDD运行原理 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 关联规则并行化算法设计 | 第28-44页 |
| 3.1 FP-Growth算法分析 | 第29-33页 |
| 3.1.1 Apriori算法与FP-Growth算法对比分析 | 第29-30页 |
| 3.1.2 FP-Growth算法思想与实例分析 | 第30-33页 |
| 3.2 基于Hadoop的FP-Growth算法并行化设计与实现 | 第33-39页 |
| 3.3 基于Spark的FP-Growth算法并行化设计与实现 | 第39-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 4 平台搭建与实验结果分析 | 第44-56页 |
| 4.1 实验软硬件环境 | 第44页 |
| 4.2 系统环境部署 | 第44-52页 |
| 4.2.1 Hadoop平台搭建 | 第44-50页 |
| 4.2.2 Spark平台搭建 | 第50-52页 |
| 4.3 实验与结果分析 | 第52-55页 |
| 4.3.1 数据准备 | 第52-53页 |
| 4.3.2 FP-growth数据挖掘实验 | 第53-54页 |
| 4.3.3 实验结果对比与分析 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 系统设计与应用实现 | 第56-70页 |
| 5.1 系统总体架构 | 第56-58页 |
| 5.2 功能模块设计 | 第58-61页 |
| 5.3 FP-Growth算法在中医病案数据挖掘系统中的应用实现 | 第61-69页 |
| 5.3.1 数据规范化与预处理 | 第61-65页 |
| 5.3.2 数据挖掘 | 第65-67页 |
| 5.3.3 数据挖掘结果分析 | 第67-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 6 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 总结 | 第70-71页 |
| 6.2 下一步研究工作 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第76-77页 |
