| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 图目录 | 第11-12页 |
| 表目录 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| ·课题背景 | 第13-14页 |
| ·研究动机和本文的主要工作 | 第14-15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 关联规则挖掘和Hadoop技术综述 | 第17-32页 |
| ·关联规则概述 | 第17-23页 |
| ·相关概念 | 第17-18页 |
| ·频繁项集挖掘算法 | 第18-23页 |
| ·规则的产生 | 第23页 |
| ·Hadoop相关技术综述 | 第23-31页 |
| ·MapReduce分布式计算框架 | 第25-28页 |
| ·GFS分布式文件系统 | 第28-30页 |
| ·Hadoop简介 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 FPGrowth算法在Hadoop下的并行化实现 | 第32-51页 |
| ·FPGrowth算法 | 第32-36页 |
| ·FPGrowth相对kpriori优势 | 第32页 |
| ·FPGrowth算法流程 | 第32-36页 |
| ·FPGrowth的扩展化方案 | 第36-40页 |
| ·并行投影方式 | 第37-38页 |
| ·划分投影方式 | 第38-40页 |
| ·水平切分方式 | 第40页 |
| ·FPGrowth在Hadoop下的实现 | 第40-50页 |
| ·并行FPGrowth算法概要 | 第41-42页 |
| ·并行FPGrowth在Hadoop下具体实现 | 第42-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 负载均衡的并行化FPGrowth算法实现 | 第51-56页 |
| ·负载均衡算法概要 | 第51-53页 |
| ·节点负载估计 | 第51-52页 |
| ·均衡化分组策略 | 第52-53页 |
| ·均衡化并行FPGrowth实现 | 第53-55页 |
| ·负载均衡化并行FPGrowth算法过程 | 第53页 |
| ·算法具体实现 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 实验分析 | 第56-64页 |
| ·实验环境与实验数据 | 第56-57页 |
| ·实验参数配置 | 第57-60页 |
| ·实验结果与分析 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·本文总结 | 第64-65页 |
| ·进一步工作 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |