| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文主要研究成果 | 第16-17页 |
| 1.4 文章组织结构 | 第17-18页 |
| 2 相关技术研究 | 第18-28页 |
| 2.1 主要编程模型 | 第18-19页 |
| 2.2 Hbase数据库 | 第19页 |
| 2.3 实验环境及平台搭建 | 第19-26页 |
| 2.3.1 硬件配置 | 第19-20页 |
| 2.3.2 Hadoop平台搭建 | 第20-25页 |
| 2.3.3 Hbase数据库搭建 | 第25-26页 |
| 2.4 衡量并行算法的性能指标 | 第26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 3 算法并行化理论证明 | 第28-33页 |
| 3.1 H_DHP算法并行化理论证明 | 第28-32页 |
| 3.1.1 频繁1项集L1 并行化生成的理论证明 | 第28-29页 |
| 3.1.2 Hash表H2 并行化生成的理论证明 | 第29-31页 |
| 3.1.3 频繁项集L3~Lk并行化生成的理论证明 | 第31-32页 |
| 3.2 H_Eclat和H_FP_Growth算法并行化理论证明 | 第32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 H_DHP算法 | 第33-49页 |
| 4.1 并行化策略及实现 | 第33-40页 |
| 4.2 关联规则的生成 | 第40-41页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第41-48页 |
| 4.3.1 实验数据的采集 | 第41页 |
| 4.3.2 并行H_DHP与串行DHP性能测试 | 第41-47页 |
| 4.3.3 H_DHP有效性验证 | 第47-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 H_Eclat算法 | 第49-60页 |
| 5.1 并行化策略及实现 | 第49-53页 |
| 5.2 关联规则的生成 | 第53页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第53-59页 |
| 5.3.1 实验数据的采集 | 第53页 |
| 5.3.2 并行H_Eclat与串行Eclat性能测试 | 第53-58页 |
| 5.3.3 H_Eclat有效性验证 | 第58-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 6 H_FP_Growth算法 | 第60-83页 |
| 6.1 并行化策略及实现 | 第60-75页 |
| 6.2 关联规则的生成 | 第75页 |
| 6.3 实验结果与分析 | 第75-81页 |
| 6.3.1 实验数据的采集 | 第75页 |
| 6.3.2 并行H_FP_Growth与串行FP_Growth性能测试 | 第75-80页 |
| 6.3.3 H_FP_Growth有效性验证 | 第80-81页 |
| 6.4 本章小结 | 第81-83页 |
| 7 总结与展望 | 第83-85页 |
| 7.1 全文总结 | 第83页 |
| 7.2 未来展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
