图结构数据聚类分析平台的研究及原型实现
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关技术的研究进展 | 第15-30页 |
| ·数据挖掘 | 第15-17页 |
| ·聚类分析 | 第17-20页 |
| ·图数据挖掘 | 第20-22页 |
| ·J2EE技术 | 第22-24页 |
| ·MVC | 第24-26页 |
| ·SSH架构研究 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于位置敏感哈希的图聚类算法 | 第30-37页 |
| ·相关概念介绍 | 第30-32页 |
| ·位置敏感哈希算法 | 第32-35页 |
| ·基于位置敏感哈希的图聚类算法 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 图结构数据聚类分析平台的设计和实现 | 第37-54页 |
| ·平台概述 | 第37-38页 |
| ·平台设计 | 第38-41页 |
| ·数据持久层的实现 | 第41-45页 |
| ·图聚类算法库模块 | 第45-51页 |
| ·数据展现模块 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 图数据聚类分析平台在生物数据分析中的应用 | 第54-58页 |
| ·BioGRID数据集介绍 | 第54-55页 |
| ·生物数据集聚类实验 | 第55-56页 |
| ·G-LSH算法实验分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读学位期间的研究成果目录 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
