| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第9-13页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究和发展现状 | 第10-11页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-13页 |
| 第2章 云计算与数据挖掘相关概念与技术 | 第13-29页 |
| 2.1 云计算相关概念 | 第13-18页 |
| 2.1.1 云计算概念 | 第13-14页 |
| 2.1.2 云计算与分布式计算等技术的关系 | 第14-16页 |
| 2.1.3 云计算的层次划分及架构 | 第16-18页 |
| 2.2 Hadoop相关技术 | 第18-23页 |
| 2.2.1 Hadoop简介 | 第18-19页 |
| 2.2.2 分布式文件系统HDFS | 第19-20页 |
| 2.2.3 MapReduce编程模型 | 第20-23页 |
| 2.3 数据挖掘技术概述 | 第23-26页 |
| 2.3.1 数据挖掘的定义 | 第23-24页 |
| 2.3.2 数据挖掘的过程 | 第24-26页 |
| 2.3.3 数据挖掘的分类 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-29页 |
| 第3章 数据挖掘算法的并行实现 | 第29-39页 |
| 3.1 协同过滤算法的并行实现 | 第29-33页 |
| 3.1.1 协同过滤算法的串行描述 | 第29-30页 |
| 3.1.2 基于MapReduce模型的项的协同过滤算法设计 | 第30-33页 |
| 3.2 K均值算法的并行实现 | 第33-37页 |
| 3.2.1 串行的K均值算法 | 第33页 |
| 3.2.2 基于MapReduce编程模型的K均值算法 | 第33-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 实验与评估 | 第39-45页 |
| 4.1 实验环境配置 | 第39-41页 |
| 4.1.1 实验硬件与软件描述 | 第39页 |
| 4.1.2 搭建Hadoop集群 | 第39-41页 |
| 4.2 实验过程和分析 | 第41-43页 |
| 4.3 本章小结 | 第43-45页 |
| 第5章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 论文总结 | 第45页 |
| 5.2 未来展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 致谢 | 第51-53页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第53页 |