| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状与热点 | 第11-14页 |
| ·个性化 PageRank 算法研究现状 | 第11-13页 |
| ·MapReduce 研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文主要研究内容 | 第14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 相关理论与技术 | 第15-31页 |
| ·MapReduce基本理论 | 第15-20页 |
| ·MapReduce 简介 | 第15页 |
| ·MapReduce编程模式 | 第15-16页 |
| ·MapReduce实现框架 | 第16-18页 |
| ·MapReduce执行概述 | 第18-19页 |
| ·MapReduce控制节点的数据结构和容错机制 | 第19-20页 |
| ·PageRank 算法介绍 | 第20-25页 |
| ·PageRank 算法基本概念 | 第20-23页 |
| ·随机冲浪模型 | 第23-24页 |
| ·马氏链理论 | 第24页 |
| ·PageRank 算法的优缺点 | 第24-25页 |
| ·基于 MapReduce 的 PageRank 算法 | 第25-27页 |
| ·个性化 PageRank 算法 | 第27-30页 |
| ·Personalzied 查询 | 第27-29页 |
| ·个性化 PageRank 算法 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于 MapReduce 的个性化 PageRank 算法及改进 | 第31-45页 |
| ·基于 MapReduce 的个性化 PageRank 算法 | 第31-36页 |
| ·个性化 PageRank 算法 | 第31-32页 |
| ·Monte Carlo 方法 | 第32-33页 |
| ·快速个性化 PageRank 算法 | 第33-34页 |
| ·单一随机游走算法 | 第34-36页 |
| ·基于 MapReduce 的个性化 PageRank 算法改进 | 第36-44页 |
| ·归并算法基本思想 | 第36-38页 |
| ·归并算法的正确性分析 | 第38-39页 |
| ·归并算法的迭代次数 | 第39-41页 |
| ·归并算法的 I/O 成本分析 | 第41-42页 |
| ·完全个性化 PageRank 算法 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 实验验证与结果分析 | 第45-51页 |
| ·实验平台 | 第45页 |
| ·实验数据集 | 第45页 |
| ·实验拟定和评估指标 | 第45-46页 |
| ·实验结果及分析 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
