| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 目前研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 主要研究工作 | 第12-13页 |
| 1.4 文章组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 相关知识介绍 | 第14-22页 |
| 2.1 复杂事件处理 | 第14-15页 |
| 2.2 复杂事件模式 | 第15-16页 |
| 2.3 DBSCAN聚类分析算法 | 第16-18页 |
| 2.4 FP-GROWTH关联分析算法 | 第18-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 复杂事件大数据分析算法研究 | 第22-45页 |
| 3.1 改进的DBSCAN算法 | 第22-26页 |
| 3.1.1 Network-DBSCAN算法 | 第22-24页 |
| 3.1.2 DBSCAN算法并行化 | 第24-26页 |
| 3.2 改进的FP-GROWTH关联分析算法 | 第26-30页 |
| 3.2.1 复杂事件关系模式挖掘 | 第26-27页 |
| 3.2.2 MR-FP-Growth算法 | 第27-30页 |
| 3.3 实验研究 | 第30-43页 |
| 3.3.1 基于GPS轨迹的复杂事件关系研究 | 第30-39页 |
| 3.3.2 基于Internet自治系统的复杂事件关系研究 | 第39-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 复杂事件大数据处理工具的设计与实现 | 第45-58页 |
| 4.1 工具的分析 | 第45-46页 |
| 4.2 工具的设计与实现 | 第46-49页 |
| 4.3 案例与测试 | 第49-57页 |
| 4.3.1 GPS数据集对工具的测试 | 第50-54页 |
| 4.3.2 AS数据集对工具的测试 | 第54-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 在学期间的研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |