| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 研究的目的与意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第13页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第13页 |
| 1.4 本文研究内容与组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 健康大数据的特征分析与大数据处理技术 | 第15-28页 |
| 2.1 健康大数据的特征分析 | 第15-19页 |
| 2.1.1 大数据的定义 | 第15-16页 |
| 2.1.2 健康大数据的来源 | 第16-17页 |
| 2.1.3 健康大数据的业务应用 | 第17-18页 |
| 2.1.4 健康大数据实现中的关键问题 | 第18-19页 |
| 2.2 Hadoop大数据处理平台 | 第19-24页 |
| 2.2.1 HDFS分布式文件系统 | 第20-22页 |
| 2.2.2 MapReduce编程框架 | 第22-24页 |
| 2.3 HBase分布式存储框架 | 第24-27页 |
| 2.3.1 HBase简介 | 第24-25页 |
| 2.3.2 HBase数据模型 | 第25-26页 |
| 2.3.3 HBase体系结构 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 用户健康信息服务平台的优化设计方案 | 第28-42页 |
| 3.1 用户健康信息服务平台的需求分析 | 第28-29页 |
| 3.2 用户健康信息服务平台的软件框架优化设计 | 第29-34页 |
| 3.2.1 Spring MVC框架 | 第29-31页 |
| 3.2.2 基于Spring框架的改进 | 第31-34页 |
| 3.3 用户健康信息服务平台的功能设计 | 第34-36页 |
| 3.3.1 个人基本健康信息管理 | 第34-35页 |
| 3.3.2 个人体测数据管理 | 第35页 |
| 3.3.3 统计分析模块 | 第35-36页 |
| 3.3.4 数据挖掘模块 | 第36页 |
| 3.3.5 分布式存储模块 | 第36页 |
| 3.4 用户健康信息服务平台的分布式数据库设计 | 第36-41页 |
| 3.4.1 数据结构的设计 | 第37-39页 |
| 3.4.2 健康数据预处理 | 第39-40页 |
| 3.4.3 基于HBase的数据存储模型 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 用户健康信息服务平台的关键技术与实现 | 第42-67页 |
| 4.1 平台环境介绍 | 第42-44页 |
| 4.1.1 硬件环境 | 第42-44页 |
| 4.1.2 软件环境 | 第44页 |
| 4.2 Hadoop环境搭建 | 第44-48页 |
| 4.2.1 配置hosts文件 | 第44-45页 |
| 4.2.2 配置SSH无密码访问 | 第45页 |
| 4.2.3 安装Hadoop | 第45-48页 |
| 4.3 HBase环境搭建 | 第48-51页 |
| 4.3.1 安装配置HBase | 第48-51页 |
| 4.3.2 HBase运行实例 | 第51页 |
| 4.4 系统Spring MVC框架的具体实现 | 第51-58页 |
| 4.4.1 Spring MVC框架的配置 | 第52-55页 |
| 4.4.2 Spring MVC控制器的构建 | 第55-56页 |
| 4.4.3 Spring MVC视图的构建 | 第56-58页 |
| 4.4.4 Spring MVC模型的构建 | 第58页 |
| 4.5 系统的结构分层 | 第58-60页 |
| 4.6 表示层的实现 | 第60-63页 |
| 4.6.1 控制器Action | 第60-61页 |
| 4.6.2 视图 | 第61-63页 |
| 4.7 业务逻辑层的实现 | 第63-65页 |
| 4.8 数据访问层的实现 | 第65-66页 |
| 4.9 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 用户健康信息服务平台的应用与分析 | 第67-82页 |
| 5.1 关联规则挖掘的定义 | 第67-68页 |
| 5.2 Apriori算法介绍 | 第68-71页 |
| 5.3 基于MapReduce的改进Apriori算法 | 第71-76页 |
| 5.3.1 基于MapReduce的Apriori算法基本思想 | 第71-73页 |
| 5.3.2 基于MapReduce的Apriori算法实例分析 | 第73-75页 |
| 5.3.3 改进后的算法性能分析与测试 | 第75-76页 |
| 5.4 健康大数据处理应用与分析 | 第76-81页 |
| 5.4.1 实验环境 | 第76页 |
| 5.4.2 健康数据预处理 | 第76-77页 |
| 5.4.3 健康数据关联挖掘 | 第77-79页 |
| 5.4.4 结果展示与分析 | 第79-81页 |
| 5.5 本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第82页 |
| 6.2 未来展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-86页 |
| 附录1 程序清单 | 第86-87页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第87-88页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第88-89页 |
| 附录4 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90页 |
