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基于云平台的知识聚类与关联挖掘机制研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
专用术语注释表第8-9页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 课题研究背景第9-11页
        1.1.1 选题背景第9-10页
        1.1.2 选题意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 论文研究内容第12-13页
    1.4 论文组织结构第13-14页
第二章 云平台和数据挖掘相关背景知识介绍第14-29页
    2.1 云平台概述第14-15页
    2.2 云平台并行框架MapReduce第15-18页
        2.2.1 基本设计思想第15-17页
        2.2.2 并行编程抽像模型第17-18页
    2.3 文本聚类相关技术第18-23页
        2.3.1 文本聚类第18-19页
        2.3.2 文本表示模型第19-20页
        2.3.3 聚类算法概述第20-22页
        2.3.4 聚类质量评价指标第22-23页
    2.4 文本关联规则相关技术第23-28页
        2.4.1 关联规则定义第23-24页
        2.4.2 FP树表示法第24-26页
        2.4.3 FP增长算法第26-28页
    2.5 本章小结第28-29页
第三章 云平台的知识聚类第29-45页
    3.1 数据集采集第30-32页
    3.2 文本预处理第32-36页
        3.2.1 中文分词第32-33页
        3.2.2 停用词过滤第33-34页
        3.2.3 多维特征选择第34页
        3.2.4 特征值权值计算第34-35页
        3.2.5 向量空间模型VSM第35-36页
    3.3 改进K-means聚类算法第36-39页
        3.3.1 K-means算法思想第36-37页
        3.3.2 K-means算法步骤第37页
        3.3.3 改进算法第37-39页
    3.4 基于云平台算法设计第39-44页
        3.4.1 MapReduce模型算法设计第39-43页
        3.4.2 算法流程第43-44页
    3.5 本章小结第44-45页
第四章 云平台的知识关联第45-57页
    4.1 关联规则挖掘的相关工作第45-46页
        4.1.1 浏览轨迹日志信息第45-46页
        4.1.2 用户浏览模式挖掘第46页
    4.2 用户浏览路径关联规则挖掘第46-47页
    4.3 基于用户浏览分析的时间因子第47-48页
        4.3.1 用户访问页面时间第47-48页
        4.3.2 用户浏览描述第48页
    4.4 基于矩阵的FP-Growth改进算法第48-53页
        4.4.1 矩阵的生成第48-50页
        4.4.2 由权值矩阵生成FP-tree第50-52页
        4.4.3 数据库动态变化更新第52页
        4.4.4 最小支持度变化更新第52-53页
        4.4.5 在聚类中筛选第53页
    4.5 基于云平台算法设计第53-56页
        4.5.1 算法步骤第53-54页
        4.5.2 MapReduce模型并行化设计第54-56页
    4.6 本章小结第56-57页
第五章 云平台实验结果及性能分析第57-66页
    5.1 云平台环境第57-60页
        5.1.1 硬件环境第57-58页
        5.1.2 软件环境第58页
        5.1.3 Hadoop平台第58-60页
    5.2 实验及性能分析第60-65页
        5.2.1 聚类实验结果第60-62页
        5.2.2 聚类的实验评价第62-63页
        5.2.3 关联实验数据第63页
        5.2.4 关联实验结果分析第63-65页
    5.3 本章小结第65-66页
第六章 总结与展望第66-68页
    6.1 总结第66页
    6.2 展望第66-68页
参考文献第68-70页
附录1 攻读硕士学位期间申请的专利第70-71页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第71-72页
致谢第72页

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