| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本文结构 | 第14-15页 |
| 第2章 图挖掘基础知识概述 | 第15-29页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 图挖掘相关技术 | 第15-21页 |
| 2.2.1 数据挖掘的概念及特征 | 第15-17页 |
| 2.2.2 图挖掘相关技术 | 第17-19页 |
| 2.2.3 不确定图挖掘 | 第19-21页 |
| 2.3 大规模图挖掘的分布式计算相关技术 | 第21-28页 |
| 2.3.1 分布式计算技术 | 第22-25页 |
| 2.3.2 大规模图数据存储管理 | 第25-26页 |
| 2.3.3 大规模图处理模型 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 一种基于期望密度峰值的不确定图紧密子图挖掘算法的改进 | 第29-39页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 问题定义以及描述 | 第29-34页 |
| 3.2.1 问题定义 | 第29-33页 |
| 3.2.2 不确定图紧密子图问题描述 | 第33-34页 |
| 3.3 紧密子图发现算法 | 第34-38页 |
| 3.3.1 期望密度峰值 | 第34-36页 |
| 3.3.2 基于期望密度峰值的算法改进 | 第36-38页 |
| 3.3.3 算法分析 | 第38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于SPARK平台的大规模不确定图紧密子图挖掘算法研究 | 第39-49页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 Spark相关技术分析 | 第39-43页 |
| 4.2.1 Spark结构及编程模型 | 第39-40页 |
| 4.2.2 采用Spark处理不确定图数据挖掘的原因 | 第40-43页 |
| 4.3 基于Spark的不确定图紧密子图挖掘算法设计 | 第43页 |
| 4.4 基于Spark的不确定图紧密子图挖掘算法实现 | 第43-48页 |
| 4.4.1 不确定图紧密子图挖掘算法的并行实现方法 | 第43-47页 |
| 4.4.2 不确定图紧密子图并行算法描述 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 实验验证及分析 | 第49-58页 |
| 5.1 引言 | 第49页 |
| 5.2 实验环境及工具 | 第49-52页 |
| 5.2.1 实验环境 | 第49-51页 |
| 5.2.2 实验环境部署 | 第51-52页 |
| 5.3 不确定图紧密子图挖掘算法性能分析 | 第52-55页 |
| 5.3.1 实验数据 | 第52页 |
| 5.3.2 算法参数实验以及结果分析 | 第52-55页 |
| 5.4 大规模不确定图紧密子图并行算法性能分析 | 第55-57页 |
| 5.4.1 实验数据 | 第55页 |
| 5.4.2 并行算法实验结果分析 | 第55-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间承担的研究任务与主要成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 作者简介 | 第65页 |
