| 摘要 | 第2-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究状况 | 第10-14页 |
| 1.2.1 数据挖掘研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 Hadoop研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 Apriori算法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.4 大数据时代在地质灾害研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 数据挖掘综述 | 第14-17页 |
| 1.3.1 数据挖掘方法 | 第14-16页 |
| 1.3.2 数据挖掘步骤 | 第16-17页 |
| 1.4 研究的主要内容及意义 | 第17-18页 |
| 1.4.1 课题研究的内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 课题的意义 | 第18页 |
| 1.5 论文结构 | 第18-20页 |
| 2 传统关联规则算法分析 | 第20-35页 |
| 2.1 关联规则 | 第20-25页 |
| 2.1.1 关联规则基本概念 | 第20-22页 |
| 2.1.2 关联规则挖掘步骤 | 第22-23页 |
| 2.1.3 关联规则挖掘算法分类 | 第23-24页 |
| 2.1.4 关联规则形式的扩展 | 第24页 |
| 2.1.5 关联规则的一般性问题 | 第24-25页 |
| 2.2 Apriori算法 | 第25-30页 |
| 2.2.1 Apriori算法基本思想 | 第25页 |
| 2.2.2 Apriori算法步骤及流程图 | 第25-27页 |
| 2.2.3 Apriori算法实例分析 | 第27-30页 |
| 2.2.4 Apriori算法分析 | 第30页 |
| 2.2.5 Apriori算法不足 | 第30页 |
| 2.3 ECLAT算法 | 第30-33页 |
| 2.3.1 垂直数据表示 | 第31-32页 |
| 2.3.2 概念格的背景意义 | 第32页 |
| 2.3.3 ECLAT算法过程 | 第32-33页 |
| 2.3.4 ECLAT算法的不足 | 第33页 |
| 2.4 实验分析 | 第33-34页 |
| 2.5 本章总结 | 第34-35页 |
| 3 改进的关联规则算法MEC-Apriori实现 | 第35-42页 |
| 3.1 事务压缩特性在关联规则算法中的使用 | 第35-36页 |
| 3.2 Apriori算法改进思想 | 第36-37页 |
| 3.3 基于MapReduce下并行化的MEC-Apriori算法思想 | 第37-39页 |
| 3.3.1 减少频繁项集自连接比较次数和剪枝步 | 第37页 |
| 3.3.2 减少扫描数据库次数 | 第37页 |
| 3.3.3 将Apriori算法和Hadoop平台相结合 | 第37-39页 |
| 3.4 MEC-Apriori新算法的设计实现 | 第39-41页 |
| 3.4.1 生成频繁项集阶段 | 第40-41页 |
| 3.4.2 关联规则的产生步骤 | 第41页 |
| 3.5 本章总结 | 第41-42页 |
| 4 实验结果与分析 | 第42-50页 |
| 4.1 Hadoop集群环境搭建 | 第42-45页 |
| 4.1.1 Linux下创建HadoopLpc用户组和用户 | 第42-43页 |
| 4.1.2 安装JAVA环境 | 第43页 |
| 4.1.3 建立SSH免密码登录 | 第43页 |
| 4.1.4 配置Hadoop | 第43-45页 |
| 4.2 数据对比实验 | 第45-48页 |
| 4.2.1 UCI实验数据 | 第45页 |
| 4.2.2 执行MEC-Apriori算法模型 | 第45页 |
| 4.2.3 实验内容和结果分析 | 第45-48页 |
| 4.3 算法在Hadoop集群上的性能分析 | 第48-49页 |
| 4.3.1 加速性分析 | 第48页 |
| 4.3.2 扩展性分析 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 改进关联规则算法在地质灾害监测系统中滑坡监测的应用 | 第50-56页 |
| 5.1 关联规则挖掘预测滑坡监测数据的意义 | 第50-51页 |
| 5.2 地质灾害监测系统中历史数据的提取与预处理 | 第51-53页 |
| 5.2.1 数据预处理 | 第51页 |
| 5.2.2 历史监测数据准备 | 第51-52页 |
| 5.2.3 历史监测数据预处理 | 第52-53页 |
| 5.3 挖掘监测数据中的关联规则 | 第53-54页 |
| 5.3.1 数据挖掘的规则 | 第53页 |
| 5.3.2 确定候选项集维数 | 第53页 |
| 5.3.3 整体执行流程 | 第53-54页 |
| 5.4 挖掘结果分析 | 第54-55页 |
| 5.5 本章总结 | 第55-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-59页 |
| 6.1 总结 | 第56-57页 |
| 6.2 展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-66页 |
