基于并行的Apriori数据挖掘算法的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 云计算国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 关联算法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容以及创新点 | 第14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 Hadoop相关技术概述 | 第16-32页 |
| 2.1 Hadoop技术概述 | 第16-17页 |
| 2.2 分布式文件系统HDFS | 第17-23页 |
| 2.2.1 HDFS体系结构及读写原理 | 第18-19页 |
| 2.2.2 HDSF设计优势及特点 | 第19-21页 |
| 2.2.3 HDSF的读写过程 | 第21-23页 |
| 2.3 Mapreduce分布式编程模型 | 第23-30页 |
| 2.3.1 MapReduce技术概述 | 第23-25页 |
| 2.3.2 MapReduce运行流程 | 第25-30页 |
| 2.4 MapReduce示例程序展示 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 关联算法介绍 | 第32-40页 |
| 3.1 关联算法简介 | 第32页 |
| 3.2 Apriori算法相关概念 | 第32-35页 |
| 3.3 Apriori算法介绍 | 第35-37页 |
| 3.4 Apriori算法举例 | 第37-39页 |
| 3.5 关联算法应用情况 | 第39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 Apriori算法改进 | 第40-47页 |
| 4.1 算法的不足之处 | 第40页 |
| 4.2 算法的改进方法 | 第40-41页 |
| 4.2.1 减少比较次数 | 第40页 |
| 4.2.2 结合Hadoop平台以及编码优化 | 第40-41页 |
| 4.3 改进算法具体描述 | 第41-43页 |
| 4.4 实验环境及结果分析 | 第43-46页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第43页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第43-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 总结 | 第47页 |
| 5.2 展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 作者简介 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
