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基于云计算环境的web数据挖掘算法研究

致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-10页
1 引言第10-12页
2 云计算和Web数据挖掘技术第12-27页
   ·云计算第12-17页
     ·云计算的分类和特点第13-15页
     ·云计算的应用场景第15-16页
     ·云计算技术的研究现状第16-17页
   ·云计算的关键技术第17-22页
     ·数据存储领域的核心技术第17-19页
     ·数据管理领域的关键技术第19-20页
     ·编程模型领域的关键技术第20-22页
   ·Web数据挖掘概述第22-27页
     ·Web Graph及其应用第23-25页
     ·社交网络服务(Social Network Service)第25-27页
3 Web Graph数据的获取与展示第27-37页
   ·Web Graph挖掘的数据结构和存储方案第27-30页
     ·Web Graph算法使用的数据结构第27页
     ·Web Graph数据的存储方式第27-30页
   ·Graph数据的抓取第30-33页
     ·申请Facebook应用程序第30-31页
     ·开发Facebook应用程序获取用户关系第31-33页
   ·Graph数据的形象化展示第33-36页
   ·本章总结第36-37页
4 Graph挖掘算法第37-46页
   ·Graph直径求解算法设计第37-44页
     ·Graph的直径第37-38页
     ·算法思想分析第38-41页
     ·OptimDM算法的优化实现第41-44页
   ·OptimDM算法的性能分析第44-45页
   ·本章总结第45-46页
5 算法仿真实验与应用分析第46-59页
   ·Hadoop平台的搭建第46-51页
     ·Hadoop平台与OptimDM算法第46-48页
     ·单节点Hadoop环境的搭建第48-49页
     ·多节点分布式运行Hadoop第49-50页
     ·基于Elicpse的MapReduce开发环境第50-51页
   ·算法的仿真和性能测试第51-57页
     ·传统单节点环境的图直径求解实验第52-53页
     ·集群环境中OptimDM算法的实验第53-57页
   ·OptimDM算法的应用第57-58页
   ·本章总结第58-59页
6 总结和展望第59-60页
参考文献第60-63页
作者简历第63-65页
学位论文数据集第65页

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