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数据挖掘相关算法研究及其在云计算中的并行化

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 研究背景及意义第9-11页
    1.2 课题来源第11页
    1.3 本文工作第11-12页
    1.4 本文结构第12-13页
第二章 相关背景知识介绍第13-19页
    2.1 数据挖掘及其相关算法第13-14页
        2.1.1 数据挖掘的定义第13页
        2.1.2 分类挖掘第13页
        2.1.3 关联规则挖掘第13-14页
    2.2 云计算概述第14页
    2.3 Hadoop第14-17页
        2.3.1 Hadoop简介第14-15页
        2.3.2 MapReduce第15-16页
        2.3.3 HDFS第16-17页
    2.4 Openstack第17-18页
    2.5 本章小结第18-19页
第三章 云计算环境下的一种改进的贝叶斯文本分类算法第19-28页
    3.1 问题分析第19页
    3.2 贝叶斯分类器第19-21页
    3.3 朴素贝叶斯算法的缺陷第21页
    3.4 贝叶斯算法的并行可行性第21-23页
    3.5 基于朴素贝叶斯算法的改进第23-24页
        3.5.1 特征词选取及过滤第23-24页
        3.5.2 核心关键词第24页
    3.6 云计算环境下的分类算法并行化第24-25页
        3.6.1 分类器的并行化生成第24-25页
        3.6.2 测试文本分类的并行化第25页
    3.7 云平台上的实验结果及分析第25-27页
    3.8 本章小结第27-28页
第四章 云计算环境下的一种关联分析算法第28-38页
    4.1 问题分析第28页
    4.2 传统Apriori算法第28-29页
    4.3 传统Apriori算法的瓶颈及并行化尝试第29-32页
        4.3.1 传统Apriori算法的缺陷和瓶颈第29-30页
        4.3.2 Apriori算法的两种并行化尝试第30-32页
    4.4 ST-Apriori算法第32-35页
    4.5 ST-Apriori算法应用于MapReduce第35-36页
    4.6 云平台上的实验结果与分析第36-37页
        4.6.1 实验环境第36页
        4.6.2 实验数据第36页
        4.6.3 实验结果与分析第36-37页
    4.7 本章小结第37-38页
第五章 一种基于社交网络的音乐推荐方法第38-44页
    5.1 问题分析第38页
    5.2 基于社交网络的音乐推荐第38-40页
        5.2.1 用户兴趣相似度第38-39页
        5.2.2 收听频繁度第39页
        5.2.3 兴趣迁移因子第39-40页
    5.3 推荐过程第40-43页
    5.4 本章小结第43-44页
第六章 一种弹性的云数据挖掘平台第44-53页
    6.1 问题分析第44页
    6.2 解决方案第44-45页
    6.3 流程分析第45-47页
    6.4 系统功能实现第47-50页
        6.4.1 Openstack搭建第47页
        6.4.2 VM环境准备第47-48页
        6.4.3 安装配置Hadoop第48页
        6.4.4 节点动态变化第48页
        6.4.5 虚拟机调度规则修改第48-49页
        6.4.6 增加swift支持第49-50页
    6.5 系统效果演示第50-52页
        6.5.1 管理员面板第50页
        6.5.2 普通用户界面第50-51页
        6.5.3 任务发布界面第51页
        6.5.4 结果查询界面第51-52页
    6.6 本章小结第52-53页
第七章 总结与展望第53-55页
    7.1 总结第53-54页
    7.2 展望第54-55页
参考文献第55-58页
附录1 程序清单第58-59页
附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文第59-60页
附录3 攻读硕士学位期间申请的专利第60-61页
附录4 攻读硕士学位期间参加的科研项目第61-62页
致谢第62页

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