| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景 | 第8-10页 |
| ·应用案例及分析 | 第10-13页 |
| ·案例介绍 | 第10-11页 |
| ·案例分析 | 第11-13页 |
| ·主要工作及意义 | 第13-14页 |
| ·本文主要结构 | 第14-16页 |
| 第二章 相关工作分析 | 第16-24页 |
| ·时空关联关系挖掘 | 第16-18页 |
| ·HADOOP和MAPREDUCE框架介绍 | 第18-21页 |
| ·Hadoop平台 | 第18-19页 |
| ·MapReduce编程模型 | 第19-21页 |
| ·基于车牌识别数据的应用 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于大规模数据集的时空关联关系并行检测方法 | 第24-40页 |
| ·时空关联关系发现架构 | 第24-25页 |
| ·大规模车牌识别数据集特征 | 第25-27页 |
| ·关联关系并行发现框架 | 第27-30页 |
| ·时空矛盾关系判定算法 | 第30-32页 |
| ·数据划分负载均衡模型 | 第32-36页 |
| ·并行发现算法 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于关联关系发现的检测系统设计与实现 | 第40-57页 |
| ·系统总体设计 | 第40-41页 |
| ·核心功能接口设计 | 第41-48页 |
| ·数据预处理 | 第42-43页 |
| ·数据窗口设计 | 第43-44页 |
| ·数据分块设计 | 第44-45页 |
| ·并行检测模块 | 第45-47页 |
| ·地图展示模块 | 第47-48页 |
| ·系统展示 | 第48-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 实验与评价 | 第57-61页 |
| ·实验环境与数据集 | 第57页 |
| ·实验原理及设计 | 第57-58页 |
| ·数据划分性能分析 | 第58页 |
| ·检测性能分析 | 第58-59页 |
| ·正确性分析 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 工作总结及展望 | 第61-63页 |
| ·工作总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 在学期间的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |