云计算环境下的并行数据挖掘策略研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-15页 |
| ·课题研究的意义 | 第8-9页 |
| ·国内外的研究现状 | 第9-13页 |
| ·本文的工作 | 第13-14页 |
| ·论文内容的组织 | 第14-15页 |
| 第二章 云计算和数据挖掘技术概述 | 第15-29页 |
| ·云计算概述 | 第15-24页 |
| ·云计算概念 | 第15页 |
| ·云计算的特点 | 第15-16页 |
| ·云计算的关键技术 | 第16-24页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第24-28页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第24页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第24-26页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第26-27页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 并行数据挖掘策略分析 | 第29-39页 |
| ·划分方法和并行机制 | 第29-32页 |
| ·基本的划分方法 | 第29-30页 |
| ·基本的并行机制 | 第30-32页 |
| ·并行数据挖掘策略 | 第32-33页 |
| ·并行数据挖掘算法 | 第33-37页 |
| ·并行关联规则挖掘算法 | 第33-35页 |
| ·并行聚类算法 | 第35-36页 |
| ·并行分类算法 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 适用于云计算环境的改进的并行数据挖掘策略 | 第39-52页 |
| ·数据集划分方法 | 第39-43页 |
| ·关联规则挖掘的数据集划分 | 第39-41页 |
| ·聚类的数据集划分 | 第41-42页 |
| ·分类的数据集划分 | 第42-43页 |
| ·数据集分配方法 | 第43-45页 |
| ·Apriori 算法的改进 | 第45-51页 |
| ·Apriori 算法描述与问题分析 | 第45-46页 |
| ·改进的总体思路 | 第46-47页 |
| ·第一种改进 | 第47-49页 |
| ·第二种改进 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 仿真与应用 | 第52-62页 |
| ·概述 | 第52-53页 |
| ·Hadoop 平台 | 第53-57页 |
| ·单节点Hadoop 环境的搭建 | 第53-55页 |
| ·多节点Hadoop 环境的搭建 | 第55-57页 |
| ·基于Eclipse 的开发环境 | 第57页 |
| ·算法的仿真和性能测试 | 第57-61页 |
| ·实验数据集 | 第58页 |
| ·两种改进算法的性能的比较 | 第58-59页 |
| ·数据集分配方法应用于第一种改进算法 | 第59-60页 |
| ·数据集分配方法应用于第二种改进算法 | 第60-61页 |
| ·本章总结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 缩略词 | 第64-65页 |
| 图表清单 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间的学术论文和参与的科研项目 | 第71页 |
