| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外关于该课题的研究现状及趋势 | 第10-12页 |
| ·在服务器管理方面 | 第10-11页 |
| ·在关联规则研究方面 | 第11-12页 |
| ·本文组织结构 | 第12页 |
| ·本文的研究内容及主要创新点 | 第12-14页 |
| 第二章 数据挖掘概述及关联规则介绍 | 第14-22页 |
| ·数据挖掘概述 | 第14-16页 |
| ·数据挖掘的产生背景 | 第14页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的主要任务 | 第15页 |
| ·数据挖掘的基本过程 | 第15-16页 |
| ·关联规则介绍 | 第16-21页 |
| ·关联规则相关问题描述 | 第16-17页 |
| ·关联规则挖掘步骤 | 第17页 |
| ·Apriori 算法 | 第17-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于二项集支持度矩阵的Apriori 改进算法 | 第22-28页 |
| ·关联规则的几种优化算法 | 第22-24页 |
| ·Apriori-M 算法 | 第24-27页 |
| ·Apriori-M 算法思想 | 第24-25页 |
| ·Apriori-M 算法举例 | 第25-26页 |
| ·实验结果分析 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于IPMI 的服务器智能管理平台的构建 | 第28-37页 |
| ·基于IPMI 的服务器远程管理系统的构建 | 第28-31页 |
| ·IPMI 介绍 | 第28页 |
| ·一个基于IPMI 的服务器远程管理平台的实现 | 第28-31页 |
| ·基于IPMI 的服务器远程管理系统的扩展 | 第31-36页 |
| ·目前服务器管理面临的挑战 | 第31-32页 |
| ·基于 JSON 规范的数据表示方法 | 第32-34页 |
| ·KVM over IP 切换功能的实现 | 第34-35页 |
| ·服务器动态管理数据的获取、传输与分析框架 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 基于关联规则的服务器智能管理 | 第37-43页 |
| ·服务器智能管理框架 | 第37-38页 |
| ·关联规则在服务器智能管理中的应用 | 第38-42页 |
| ·数据的选取 | 第38-39页 |
| ·数据预处理 | 第39-41页 |
| ·结果分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第六章 总结与展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和参与的项目 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48页 |