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 |