| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 引言 | 第11-17页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.1.2 面临的挑战 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 集中式SimRank算法 | 第13-14页 |
| 1.2.2 分布式SimRank算法 | 第14页 |
| 1.2.3 研究现状分析 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关概念与技术 | 第17-35页 |
| 2.1 相似性度量技术 | 第17页 |
| 2.2 SimRank算法 | 第17-26页 |
| 2.2.1 SimRank算法的基本思想 | 第18页 |
| 2.2.2 基于迭代的SimRank算法 | 第18-19页 |
| 2.2.3 SimRank算法的优化策略 | 第19-26页 |
| 2.3 云计算和大数据 | 第26-27页 |
| 2.4 Hadoop框架 | 第27-30页 |
| 2.4.1 HDFS文件系统 | 第27-29页 |
| 2.4.2 MapReduce模型 | 第29-30页 |
| 2.5 BSP计算模型 | 第30-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-35页 |
| 第3章 BSP框架下基于G~2图的分布式SimRank算法 | 第35-43页 |
| 3.1 BSP框架下基于G~2图的Naive分布式SimRank算法 | 第35-38页 |
| 3.1.1 问题提出 | 第35-36页 |
| 3.1.2 G~2图的构建 | 第36页 |
| 3.1.3 基于G~2图的Naive分布式SimRank算法 | 第36-37页 |
| 3.1.4 算法性能分析 | 第37-38页 |
| 3.2 BSP框架下基于简化G~2图的Delta-SimRank算法 | 第38-42页 |
| 3.2.1 G~2图的简化策略 | 第38-39页 |
| 3.2.2 Delta-SimRank算法 | 第39-41页 |
| 3.2.3 基于简化G~2图的Delta-SimRank方法 | 第41-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 MapReduce框架下基于路径索引的分布式SimRank算法 | 第43-67页 |
| 4.1 MapReduce框架下的Naive分布式SimRank算法 | 第43-44页 |
| 4.2 MapReduce框架下的Delta-SimRank算法 | 第44-46页 |
| 4.3 MapReduce框架下基于矩阵相乘的分布式SimRank算法 | 第46-50页 |
| 4.3.1 基本矩阵乘法 | 第46-47页 |
| 4.3.2 列行矩阵相乘法 | 第47-50页 |
| 4.4 MapReduce框架下基于路径索引的分布式SimRank算法 | 第50-65页 |
| 4.4.1 期望F-相遇距离模型 | 第50-53页 |
| 4.4.2 路径索引构建算法 | 第53-59页 |
| 4.4.3 基于路径索引的分布式SimRank算法及优化策略 | 第59-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第5章 算法实现与实验结果分析 | 第67-73页 |
| 5.1 实验环境和实验数据 | 第67-68页 |
| 5.2 路径索引构建的性能评估 | 第68页 |
| 5.3 时间代价对比与分析 | 第68-71页 |
| 5.4 数据通信量对比与分析 | 第71-72页 |
| 5.5 算法误差分析 | 第72页 |
| 5.6 本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第73页 |
| 6.2 进一步研究工作 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 攻硕期间参加的项目及发表的论文 | 第81页 |
