| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究内容 | 第10-11页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第11-12页 |
| 1.4 本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 普适计算 | 第13-18页 |
| 2.1 普适计算概述 | 第13-15页 |
| 2.2 国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 2.3 普适计算与大数据 | 第16-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 云计算 | 第18-25页 |
| 3.1 云计算概述 | 第18-20页 |
| 3.2 国内外研究现状 | 第20-22页 |
| 3.3 基于云计算的数据挖掘技术 | 第22-24页 |
| 3.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 关联规则挖掘 | 第25-39页 |
| 4.1 关联规则挖掘概述 | 第25-26页 |
| 4.2 关联规则算法研究 | 第26-36页 |
| 4.2.1 关联规则理论综述 | 第26-28页 |
| 4.2.2 Apriori算法与FP-growth算法 | 第28-36页 |
| 4.3 并行关联规则算法研究 | 第36-38页 |
| 4.3.1 基于Apriori的并行关联规则挖掘算法 | 第36-37页 |
| 4.3.2 并行FP-growth算法 | 第37-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 普适环境下FP-GROWTH算法研究 | 第39-53页 |
| 5.1 FP-GROWTH算法在MAP/REDUCE框架下的实现 | 第39-45页 |
| 5.2 云计算下并行化FP-GROWTH算法的性能分析 | 第45-47页 |
| 5.3 负载均衡控制策略改进 | 第47-52页 |
| 5.3.1 项目负载计算 | 第48页 |
| 5.3.2 分组策略 | 第48页 |
| 5.3.3 辅助性负载均衡控制策略 | 第48-49页 |
| 5.3.4 实验 | 第49-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 数据的安全性控制研究 | 第53-58页 |
| 6.1 普适计算的安全关键技术 | 第53-55页 |
| 6.2 安全性关联规则挖掘模型 | 第55-57页 |
| 6.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 总结与展望 | 第58-60页 |
| 1.工作总结 | 第58页 |
| 2.课题的创新性 | 第58页 |
| 3.课题展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 攻读硕士期间取得的学术成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
