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基于MapReduce的海洋环境数据关联规则发现研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-14页
   ·研究背景第10-11页
   ·问题的提出第11页
   ·本文研究内容第11-12页
   ·本文组织结构第12-14页
第2章 相关理论与技术第14-26页
   ·数据挖掘第14页
   ·关联规则第14-15页
     ·事务内关联第14-15页
     ·事务间关联第15页
   ·事务间关联第15-17页
     ·事务数据库第15-16页
     ·滑动窗口第16页
     ·事务间事务第16-17页
   ·事务间关联国内外研究现状第17-22页
     ·事务间关联挖掘算法分类第18页
     ·Apriori-like挖掘算法第18-19页
     ·FP-Growth-like挖掘算法第19-22页
   ·数据密集型计算第22-24页
     ·MapReduce第22-23页
     ·Apache Hadoop第23-24页
   ·本章小结第24-26页
第3章 问题分析与算法设计第26-44页
   ·研究路线第26-27页
   ·邻域的提出第27-28页
     ·问题描述第27页
     ·邻域定义第27-28页
   ·空间参考模型第28-31页
     ·笛卡尔参考模型第29页
     ·中心参考模型第29-31页
     ·模型的选择第31页
   ·事务定义第31-34页
     ·基础定义第31页
     ·海洋事务数据库第31-32页
     ·海洋温度盐度事务第32-33页
     ·定义事务间关联规则第33-34页
   ·量化属性转换第34-36页
     ·温度盐度变化事件第34-35页
     ·海域空间位置编码第35页
     ·海洋事务维度变换第35-36页
   ·事务间关联规则发现第36页
     ·数据预处理第36页
     ·频繁模式发现第36页
     ·关联规则生成第36页
   ·分布并行的FP-Growth算法第36-42页
     ·FP-Growth算法并行可行性第36-38页
     ·并行FP-Growth算法思想第38页
     ·基于MapReduce的并行FP-Growth算法第38-40页
     ·并行计数第40页
     ·并行FP-Growth第40-42页
     ·结果聚集第42页
   ·本章小结第42-44页
第4章 数据预处理第44-60页
   ·数据获取第44页
     ·数据来源第44页
     ·Argo质量控制数据集第44页
   ·数据规约第44-47页
     ·Argo文件格式第44-46页
     ·数据规约第46-47页
   ·海域空间划分第47-50页
     ·海域空间划分方法第47-48页
     ·空间划分算法第48页
     ·海域划分流程第48-49页
     ·数据加载保存算法第49-50页
   ·考察深度选择第50-51页
   ·Zone数据变换第51-56页
     ·数据变换流程第51-52页
     ·缺失数据处理策略第52-53页
     ·温度盐度均值计算第53-56页
   ·给定条件下的数据选择第56页
   ·温度盐度数据的静态离散化第56-59页
     ·缺省数据的特殊约定第56-57页
     ·温度盐度变化量计算第57-58页
     ·温度盐度异常变化事件第58-59页
   ·本章小结第59-60页
第5章 维度属性变换与相关算法实现第60-72页
   ·海洋事务维度变换第60-62页
     ·事件和维度属性集合第60页
     ·位置属性和事件绑定第60页
     ·维度转换后事务表示第60-62页
   ·并行FP-Growth算法第62-67页
     ·并行计数第62-63页
     ·项分组第63-64页
     ·事务排序第64-65页
     ·并行FP-Growth第65-66页
     ·结果聚集第66-67页
   ·实验环境第67页
   ·实验结果与分析第67-70页
     ·影响因素的理论分析第68页
     ·影响因素的实验验证第68-70页
   ·本章小结第70-72页
第6章 总结与展望第72-74页
   ·本文贡献第72页
   ·未来工作第72-74页
参考文献第74-78页
致谢第78-80页
攻读硕士学位期间的论文和项目情况第80页

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