基于MapReduce的模体发现问题算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·模体发现问题研究背景及意义 | 第7页 |
| ·并行编程模型 | 第7-8页 |
| ·本文研究内容和组织结构 | 第8-11页 |
| 第二章 模体发现问题 | 第11-19页 |
| ·模体发现问题介绍 | 第11-15页 |
| ·模体的表示方法 | 第11-13页 |
| ·植入( l, d )模体问题基本定义 | 第13-14页 |
| ·PMP问题难度分类 | 第14-15页 |
| ·模体的得分函数 | 第15页 |
| ·模体发现问题研究现状 | 第15-19页 |
| ·近似模体发现算法 | 第16-17页 |
| ·精确模体发现算法 | 第17-19页 |
| 第三章 MapReduce分布式并行编程模型 | 第19-31页 |
| ·并行算法的概念和度量 | 第19-20页 |
| ·并行算法的设计 | 第20-22页 |
| ·并行算法的设计方法 | 第20-21页 |
| ·并行算法中问题的分解 | 第21-22页 |
| ·并行计算编程模型 | 第22-24页 |
| ·基于共享存储的模型 | 第22页 |
| ·基于消息传递的模型 | 第22-23页 |
| ·混合编程模型 | 第23-24页 |
| ·MapReduce编程模型 | 第24-31页 |
| ·MapReduce运行过程 | 第25-26页 |
| ·分布式计算平台Hadoop | 第26-31页 |
| ·Hadoop下的MapReduce框架 | 第26-29页 |
| ·HDFS文件系统 | 第29-31页 |
| 第四章 PMSPMR算法的设计与实现 | 第31-41页 |
| ·PMSP算法 | 第31-33页 |
| ·PMSPMR算法 | 第33-41页 |
| ·数据划分方法 | 第33-35页 |
| ·三种方法的比较 | 第35-37页 |
| ·PMSPMR算法设计 | 第37-41页 |
| 第五章 Hadoop集群上实验结果分析 | 第41-55页 |
| ·Hadoop实验集群的搭建 | 第41-44页 |
| ·软件和硬件环境 | 第41页 |
| ·Hadoop集群配置 | 第41-44页 |
| ·Hadoop集群上的实验结果与分析 | 第44-55页 |
| ·测试数据描述 | 第44-46页 |
| ·评价方法 | 第46页 |
| ·模拟数据测试结果 | 第46-51页 |
| ·生物数据测试结果 | 第51-55页 |
| 第六章 结论和展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
