| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 论文研究背景与研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 论文研究内容与主要贡献 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 序列情节挖掘与Spark技术概述 | 第20-30页 |
| 2.1 序列情节挖掘 | 第20-24页 |
| 2.1.1 相关概念 | 第20-23页 |
| 2.1.2 问题定义 | 第23-24页 |
| 2.2 Spark技术 | 第24-29页 |
| 2.2.1 相关知识 | 第24-25页 |
| 2.2.2 常用算子 | 第25-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于Spark的序列情节频繁度计数算法研究 | 第30-52页 |
| 3.1 相关算法 | 第30-32页 |
| 3.2 序列情节频繁度计数算法的数据结构 | 第32-33页 |
| 3.3 序列情节频繁度计数算法的计数过程 | 第33-41页 |
| 3.3.1 状态更新 | 第34-37页 |
| 3.3.2 候选最小发生验证 | 第37-38页 |
| 3.3.3 无效状态转移 | 第38-41页 |
| 3.4 基于Spark的序列情节频繁度计数算法 | 第41-43页 |
| 3.5 实验分析 | 第43-50页 |
| 3.5.1 实验一 | 第45-49页 |
| 3.5.2 实验二 | 第49-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 基于Spark的频繁序列情节挖掘算法研究 | 第52-66页 |
| 4.1 带时间约束的频繁序列情节挖掘算法 | 第52-57页 |
| 4.1.1 一项频繁情节集的生成 | 第52-53页 |
| 4.1.2 k项频繁情节集的生成 | 第53-55页 |
| 4.1.3 完整的算法流程 | 第55-57页 |
| 4.2 基于Spark的带时间约束的频繁序列情节挖掘算法 | 第57-58页 |
| 4.3 实验分析 | 第58-65页 |
| 4.3.1 实验一 | 第58-63页 |
| 4.3.2 实验二 | 第63-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 本文工作 | 第66-67页 |
| 5.2 进一步工作 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 作者简介 | 第74-75页 |