| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·数据挖掘的产生 | 第7页 |
| ·数据挖掘和 KDD | 第7-8页 |
| ·数据挖掘系统的分类 | 第8-9页 |
| ·数据挖掘技术 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘面临的挑战及要求 | 第10页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘的热点 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 关联规则挖掘技术 | 第14-23页 |
| ·问题的产生与定义 | 第14-15页 |
| ·关联规则挖掘算法思想及其描述 | 第15-23页 |
| ·Apriori 算法 | 第15-16页 |
| ·找出频繁项目集的过程描述 | 第16-17页 |
| ·由频繁项集产生关联规则 | 第17-18页 |
| ·提高 Apriori 的有效性 | 第18-19页 |
| ·其它有代表性的串行挖掘算法分析 | 第19-23页 |
| 第三章 并行计算与集群技术 | 第23-38页 |
| ·并行计算体系结构 | 第23-24页 |
| ·SMP 与集群系统 | 第24-28页 |
| ·SMP 系统 | 第24-25页 |
| ·集群系统概况 | 第25-26页 |
| ·集群式并行计算机的应用 | 第26-27页 |
| ·集群式并行计算机的特点 | 第27-28页 |
| ·SMP 与集群系统的融合 | 第28页 |
| ·并行编程模式与方法 | 第28-38页 |
| ·消息传递编程与 MPI | 第29-31页 |
| ·并行算法 | 第31-32页 |
| ·并行计算模型 | 第32-33页 |
| ·并行算法的设计环境 | 第33-34页 |
| ·并行算法的一般设计过程 | 第34-38页 |
| 第四章 关联规则的并行挖掘策略及算法 | 第38-46页 |
| ·问题描述 | 第38页 |
| ·并行数据挖掘策略 | 第38-40页 |
| ·相关算法思想及描述 | 第40-45页 |
| ·基于 Apriori 的并行算法 | 第40-43页 |
| ·基于 DHP 的并行算法 | 第43页 |
| ·基于 DIC 的并行算法 | 第43-44页 |
| ·其他算法简介及评价 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第五章 关联规则挖掘并行算法实现 | 第46-56页 |
| ·基于 DD 算法的改进算法 | 第46-49页 |
| ·DD(Data Distribution)算法存在的问题 | 第46-47页 |
| ·IDD(Intelligent Data Distribution)算法 | 第47-49页 |
| ·并行算法的运行环境及实现 | 第49-50页 |
| ·运行环境 | 第49页 |
| ·执行步骤 | 第49-50页 |
| ·结果性能分析 | 第50页 |
| ·集群环境下基于主从模式的数据并行策略 | 第50-56页 |
| ·现有并行算法在集群系统中存在的问题 | 第50-51页 |
| ·集群环境下基于主从模式的数据并行策略算法思想 | 第51-52页 |
| ·算法需要考虑和解决的主要问题 | 第52-53页 |
| ·数据通信策略 | 第53-54页 |
| ·算法的性能分析 | 第54-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第62页 |