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基于云计算平台的图算法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-17页
   ·研究背景第10-11页
   ·基于云计算平台的数据挖掘研究现状第11-14页
     ·数据挖掘第11-12页
     ·云计算第12-14页
     ·基于云计算平台的数据挖掘第14页
   ·论文内容及论文成果第14-15页
     ·基于云计算的无向图的连通分量算法第14-15页
     ·基于云计算的有向图的强连通分量算法第15页
     ·基于云计算的无向图的Betweenness算法第15页
     ·Twister的研究及应用第15页
   ·论文组织结构第15-17页
第二章 云计算相关技术介绍第17-23页
   ·海量分布式存储技术第17-18页
   ·数据管理技术第18-19页
   ·虚拟化技术第19页
   ·并行编程模式第19-22页
     ·MapReduce编程模型第20页
     ·MapReduce执行流程第20-21页
     ·MapReduce应用项目第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第三章 基于云计算平台的无向图连通分量算法第23-32页
   ·相关工作第23-25页
   ·标签传播算法(LPA)第25页
   ·基于云计算的无向图连通分量算法第25-30页
     ·基本思路第26页
     ·数据结构第26页
     ·算法步骤第26-27页
     ·算法的MapReduce实现框架第27-29页
     ·具体实例第29-30页
   ·实验及结果分析第30-31页
     ·实验环境及实验数据第30页
     ·实验结果及分析第30-31页
   ·本章小结第31-32页
第四章 基于云计算平台的有向图的强连通分量算法第32-43页
   ·相关工作第32-37页
     ·Kosaraju算法第32-33页
     ·Tarjan算法第33-37页
     ·算法总结第37页
   ·基于云计算的有向图的强连通分量算法第37-41页
     ·基本思路第37页
     ·数据结构第37-38页
     ·算法步骤第38页
     ·MapReduce框架第38-40页
     ·具体实例第40-41页
   ·实验及结果分析第41-42页
     ·实验环境及数据第41页
     ·实验结果及分析第41-42页
   ·本章小结第42-43页
第五章 基于云计算的无向图Betweenness算法第43-64页
   ·相关工作第43-46页
     ·相关定义第43-44页
     ·Floyd-Warshall算法第44-45页
     ·Brandes提出的快速Betweenness算法第45-46页
   ·基于云计算的无向图的Betweenness算法第46-56页
     ·基本思路第46页
     ·数据结构第46-47页
     ·算法步骤第47-48页
     ·MapReduce实现框架第48-51页
     ·具体实例第51-56页
   ·改进的Betweenness算法第56-62页
     ·基本思路第56-57页
     ·数据结构第57页
     ·算法步骤第57-58页
     ·MapReduce框架第58-61页
     ·算法比较第61-62页
   ·实验及结果分析第62-63页
     ·实验环境及数据第62页
     ·实验结果及分析第62-63页
   ·本章小结第63-64页
第六章 Twister的研究与应用第64-71页
   ·Twister介绍第64-66页
     ·Twister中的数据管理第65页
     ·静态数据与可变数据第65-66页
     ·可缓存的map/reduce任务第66页
   ·Twister与Hadoop的比较第66-67页
   ·基于Twister的迭代的MapReduce应用第67-69页
   ·性能对比第69-70页
   ·本章小结第70-71页
第七章 结束语第71-73页
   ·论文总结第71-72页
   ·下一步工作方向第72-73页
参考文献第73-75页
致谢第75-76页
攻读硕士学位期间发表的论文第76页

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