| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题来源及意义 | 第8-9页 |
| ·与本课题有关的国内外研究状况 | 第9-13页 |
| ·数据挖掘研究现状 | 第9-10页 |
| ·分布式计算研究现状 | 第10-11页 |
| ·云计算平台介绍 | 第11-13页 |
| ·本文研究的内容和安排 | 第13-14页 |
| 第二章 hadoop技术介绍 | 第14-20页 |
| ·hadoop整体架构 | 第14-17页 |
| ·HDFS | 第14-15页 |
| ·MapReduce | 第15-17页 |
| ·hadoop应用 | 第17-19页 |
| ·hbase | 第17-18页 |
| ·hive | 第18页 |
| ·mahout | 第18-19页 |
| ·本章总结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于hadoop的日志信息处理 | 第20-31页 |
| ·web日志的内容 | 第20-24页 |
| ·基本概念 | 第21-22页 |
| ·web日志信息预处理过程 | 第22-24页 |
| ·数据清洗 | 第22页 |
| ·用户识别 | 第22-23页 |
| ·会话识别 | 第23页 |
| ·补充路径 | 第23-24页 |
| ·hadoop处理数据操作 | 第24-31页 |
| ·数据抽取与求和统计操作 | 第24-26页 |
| ·数据抽取 | 第24-25页 |
| ·求和统计功能 | 第25-26页 |
| ·基于map-reduce的join操作 | 第26-31页 |
| ·默认join方式 | 第26-28页 |
| ·map join方式 | 第28页 |
| ·改进后join方式 | 第28-31页 |
| 第四章 基于map-reduce的聚类 | 第31-45页 |
| ·聚类介绍 | 第31页 |
| ·聚类方法分类 | 第31-35页 |
| ·划分聚类 | 第32页 |
| ·层次聚类 | 第32-33页 |
| ·基于密度的聚类 | 第33-34页 |
| ·其他聚类算法 | 第34-35页 |
| ·模糊理论 | 第35-36页 |
| ·模糊集合 | 第35页 |
| ·模糊关系 | 第35-36页 |
| ·模糊聚类 | 第36-40页 |
| ·模糊C均值聚类 | 第36-38页 |
| ·模糊自组织映射神经网络聚类算法 | 第38-40页 |
| ·自组织特征映射神经网络 | 第38-39页 |
| ·模糊自组织特征映射网络 | 第39-40页 |
| ·分布式聚类 | 第40-44页 |
| ·基于map-reduce模糊C均值聚类 | 第41-43页 |
| ·基于map-reduce模糊自组织特征映射网络聚类 | 第43-44页 |
| ·本章总结 | 第44-45页 |
| 第五章 基于map-reduce的web日志数据处理系统实现 | 第45-49页 |
| ·系统环境 | 第45页 |
| ·系统实现流程 | 第45-48页 |
| ·日志信息收集 | 第45-46页 |
| ·预处理 | 第46-47页 |
| ·聚类操作 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 结束语 | 第49-50页 |
| ·总结 | 第49页 |
| ·进一步工作 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第53页 |