| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 串行算法的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 并行算法的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 隐私保护的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 2 相关技术理论 | 第18-24页 |
| 2.1 关联规则的概述 | 第18-19页 |
| 2.2 Hadoop平台介绍 | 第19-20页 |
| 2.3 MapReduce编程模型 | 第20-23页 |
| 2.3.1 MapReduce的任务流程 | 第20-22页 |
| 2.3.2 MapReduce的容错机制 | 第22-23页 |
| 2.4 HDFS分布式文件系统 | 第23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于隐私保护的并行PRRCHA算法 | 第24-47页 |
| 3.1 Apriori算法 | 第24-28页 |
| 3.1.1 Apriori算法介绍 | 第24-26页 |
| 3.1.2 Apriori算法流程和步骤 | 第26-28页 |
| 3.2 基于Apriori的改进CHA算法 | 第28-30页 |
| 3.3 基于隐私保护的并行PRRCHA算法 | 第30-37页 |
| 3.3.1 随机响应算法 | 第30-31页 |
| 3.3.2 基于MapReduce的并行PCHA算法 | 第31-34页 |
| 3.3.3 PRRCHA算法 | 第34-37页 |
| 3.4 实验结果及评估 | 第37-46页 |
| 3.4.1 CHA算法实验结果与评估 | 第37-38页 |
| 3.4.2 并行PCHA算法的单机测试 | 第38-40页 |
| 3.4.3 并行PCHA算法的集群测试 | 第40-41页 |
| 3.4.4 并行PCHA算法的并行性能测试 | 第41-44页 |
| 3.4.5 基于隐私保护的的并行PRRCHA算法测试 | 第44-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 基于MapReduce的并行PRFP算法 | 第47-64页 |
| 4.1 Fp-growth算法介绍 | 第47-50页 |
| 4.2 基于Fp-growth排序的RFP算法 | 第50-52页 |
| 4.3 基于MapReduce的并行PRFP算法 | 第52-57页 |
| 4.3.1 并行PRFP算法 | 第52-55页 |
| 4.3.2 并行PRFP算法流程和步骤 | 第55-57页 |
| 4.4 实验结果及评估 | 第57-63页 |
| 4.4.1 RFP算法实验结果与评估 | 第57-58页 |
| 4.4.2 并行PRFP算法的单机测试 | 第58-59页 |
| 4.4.3 并行PRFP算法的集群测试 | 第59-60页 |
| 4.4.4 并行PRFP算法的并行性能测试 | 第60-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 5 结论与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 工作总结 | 第64页 |
| 5.2 工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第70-72页 |
| 学位论文数据集 | 第72页 |