| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 问题的提出 | 第13-16页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 相关工作 | 第18-32页 |
| 2.1 MapReduce大数据处理框架 | 第18-22页 |
| 2.1.1 MapReduce的提出 | 第18-19页 |
| 2.1.2 MapReduce执行流程 | 第19-22页 |
| 2.2 大规模迭代计算框架 | 第22-27页 |
| 2.3 遗传算法 | 第27-30页 |
| 2.3.1 遗传算法简述 | 第27-28页 |
| 2.3.2 遗传算法的特点 | 第28-29页 |
| 2.3.3 遗传算法的应用 | 第29-30页 |
| 2.3.4 多维迭代算法与遗传算法的比较 | 第30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 多维迭代算法 | 第32-44页 |
| 3.1 多维迭代算法概述 | 第32-34页 |
| 3.2 多维迭代算法流程 | 第34-40页 |
| 3.2.1 迭代算法、质量评估和结果择优 | 第36页 |
| 3.2.2 消除差异 | 第36-37页 |
| 3.2.3 生成新的迭代输入 | 第37-39页 |
| 3.2.4 多维迭代算法运行效果分析 | 第39-40页 |
| 3.3 多维迭代算法实现框架 | 第40-42页 |
| 3.3.1 迭代算法与质量评估 | 第41页 |
| 3.3.2 结果择优 | 第41-42页 |
| 3.3.3 消除差异 | 第42页 |
| 3.3.4 生成新的迭代输入 | 第42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 Kmeans算法与多维迭代算法结合：Mux-Kmeans算法 | 第44-54页 |
| 4.1 Kmeans算法介绍 | 第44-45页 |
| 4.2 Mux-Kmeans算法 | 第45-53页 |
| 4.2.1 Kmeans算法,质量评估和结果择优 | 第46-47页 |
| 4.2.2 消除差异 | 第47-49页 |
| 4.2.3 生成新的迭代输入 | 第49-53页 |
| 4.3 Mux-Kmeans算法计算复杂度分析 | 第53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 EM算法与多维迭代算法结合：Mux-EM算法 | 第54-66页 |
| 5.1 EM算法介绍 | 第54-56页 |
| 5.2 Mux-EM算法 | 第56-64页 |
| 5.2.1 EM算法,质量评估和结果择优 | 第56-57页 |
| 5.2.2 消除差异 | 第57-59页 |
| 5.2.3 生成新的迭代输入 | 第59-64页 |
| 5.3 Mux-EM算法计算复杂度分析 | 第64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 第6章 多维迭代算法的实验结果及分析 | 第66-80页 |
| 6.1 实验环境 | 第66-67页 |
| 6.2 实验数据集 | 第67-68页 |
| 6.2.1 Lastfm数据集 | 第67页 |
| 6.2.2 Bio_train数据集 | 第67-68页 |
| 6.2.3 Netflix数据集 | 第68页 |
| 6.3 Mux-Kmeans实验结果及分析 | 第68-73页 |
| 6.3.1 聚类效果分析 | 第68-71页 |
| 6.3.2 运算耗时分析 | 第71-73页 |
| 6.4 Mux-EM实验结果及分析 | 第73-78页 |
| 6.4.1 聚类效果分析 | 第73-76页 |
| 6.4.2 运算耗时分析 | 第76-78页 |
| 6.5 本章小结 | 第78-80页 |
| 第7章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 7.1 本文贡献 | 第80页 |
| 7.2 未来工作 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 攻读硕士学位期间的论文和项目情况 | 第88页 |