基于分布式的谱聚类算法在虚拟社区发现上的应用研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 课题国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.3 论文研究的主要内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 相关理论 | 第13-24页 |
| 2.1 k-means算法理论 | 第13-14页 |
| 2.2 谱聚类算法 | 第14-20页 |
| 2.3 Hadoop概述 | 第20-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 分布式环境中谱聚类算法实现 | 第24-32页 |
| 3.1 k-means并行计算策略 | 第24页 |
| 3.2 基于Normalized的谱聚类算法 | 第24-25页 |
| 3.3 用户特征选取 | 第25-27页 |
| 3.4 聚类个数确定 | 第27-28页 |
| 3.5 谱聚类并行化设计 | 第28-29页 |
| 3.6 Hadoop性能调优 | 第29-31页 |
| 3.7 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 实验验证 | 第32-43页 |
| 4.1 实验环境 | 第32页 |
| 4.2 实验数据介绍 | 第32-35页 |
| 4.3 社区数目确定 | 第35-37页 |
| 4.4 算法精确度实验 | 第37-39页 |
| 4.5 算法执行效率实验 | 第39-42页 |
| 4.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 总结与展望 | 第43-45页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第43页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 致谢 | 第49页 |
