| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 光纤网络资源管理系统 | 第11-12页 |
| 1.1.2 光纤网络路由规划的发展 | 第12-13页 |
| 1.1.3 寻径算法的意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 最短路径算法 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于云计算的大规模图数据处理 | 第14-15页 |
| 1.3 主要研究工作 | 第15页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 相关技术研究及分析 | 第17-25页 |
| 2.1 大规模数据挖掘技术 | 第17-18页 |
| 2.1.1 数据挖掘概念及分类 | 第17-18页 |
| 2.1.2 空间数据挖掘 | 第18页 |
| 2.2 云计算相关概念 | 第18-21页 |
| 2.2.1 海量分布式存储技术 | 第18-19页 |
| 2.2.2 海量数据管理技术 | 第19-20页 |
| 2.2.3 虚拟化技术 | 第20-21页 |
| 2.3 云计算编程模式 | 第21-24页 |
| 2.3.1 MapReduce模式 | 第21-22页 |
| 2.3.2 Spark模式 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 光纤路由拓扑结构建模 | 第25-41页 |
| 3.1 光纤路由规划相关业务分析 | 第25-28页 |
| 3.1.1 光纤路由规划的业务分析 | 第25-26页 |
| 3.1.2 光纤路由的存储结构 | 第26-27页 |
| 3.1.3 光纤路由规划的实现方式 | 第27-28页 |
| 3.2 光纤网络拓扑结构 | 第28-30页 |
| 3.2.1 光纤网络分层结构 | 第28-30页 |
| 3.2.2 光纤网络拓扑结构模型 | 第30页 |
| 3.3 图论基础 | 第30-31页 |
| 3.3.1 图的基本概念和定义 | 第30-31页 |
| 3.3.2 问题描述 | 第31页 |
| 3.4 几种经典的最短路径算法 | 第31-33页 |
| 3.4.1 Dijkstra算法 | 第32页 |
| 3.4.2 BFS算法 | 第32-33页 |
| 3.5 基于光纤网络拓扑结构的存储模型的改进 | 第33-38页 |
| 3.5.1 图的常用存储模型 | 第33-36页 |
| 3.5.2 图的存储模型改进 | 第36-38页 |
| 3.6 光纤网络拓扑结构规模分析 | 第38-40页 |
| 3.6.1 多重图化简 | 第38-39页 |
| 3.6.2 规模分析 | 第39-40页 |
| 3.7 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 光纤路由规划算法设计及实现 | 第41-64页 |
| 4.1 BFS算法的并行设计 | 第41-45页 |
| 4.1.1 算法描述 | 第41-42页 |
| 4.1.2 算法设计 | 第42-44页 |
| 4.1.3 算法性能分析 | 第44-45页 |
| 4.2 基于Spark平台的并行BFS算法设计与实现 | 第45-54页 |
| 4.2.1 基于Spark平台的并行BFS算法设计 | 第46-47页 |
| 4.2.2 基于Spark平台的并行BFS算法实现 | 第47-51页 |
| 4.2.3 算法性能测试 | 第51-54页 |
| 4.3 基于Spark平台的SSSP算法设计与实现 | 第54-62页 |
| 4.3.1 基于Spark平台的SSSP算法设计 | 第54-56页 |
| 4.3.2 基于Spark平台的SSSP算法实现 | 第56-60页 |
| 4.3.3 算法性能分析 | 第60-62页 |
| 4.4 光纤路由规划算法应用场景 | 第62-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 总结 | 第64页 |
| 5.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
