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动态社团发现及演化分析并行算法的设计与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 国内外研究现状和发展趋势第12-13页
    1.3 研究内容第13-15页
        1.3.1 节点持久力计算公式修正第13-14页
        1.3.2 并行增量动态社团发现PIDCDS算法第14-15页
        1.3.3 动态社团演化并行算法及其在文本分析中的应用第15页
        1.3.4 并行社团分析算法组件化集成于系统第15页
    1.4 论文结构第15-17页
第二章 相关技术综述第17-29页
    2.1 Spark并行计算框架第17-20页
        2.1.1 弹性分布式数据集RDD第17-18页
        2.1.2 Spark生态系统第18-20页
    2.2 GraphX图并行计算平台第20-22页
        2.2.1 GraphX应用背景第20页
        2.2.2 GraphX设计分析第20-22页
        2.2.3 GraphX计算方式第22页
    2.3 Yarn资源管理系统第22-26页
        2.3.1 Yarn产生背景第22-23页
        2.3.2 Yarn基本架构第23-25页
        2.3.3 分布式文件系统HDFS第25-26页
    2.4 OSGI规范第26-28页
        2.4.1 OSGI及Bundle介绍第26-28页
        2.4.2 OSGI服务层第28页
    2.5 本章总结第28-29页
第三章 基于Spark的并行增量动态社团发现算法第29-43页
    3.1 节点持久力计算公式的修正第29-32页
        3.1.1 节点持久力介绍第29-30页
        3.1.2 持久力计算公式修正第30-32页
    3.2 最大持久力计算并行算法第32-35页
        3.2.1 增量节点定义第33页
        3.2.2 GraphX Pregel第33-34页
        3.2.3 最大持久力计算myPregel第34-35页
    3.3 动态社团发现PIDCDS算法第35-37页
        3.3.1 动态网络输入第35页
        3.3.2 动态社团发现PIDCDS第35-37页
        3.3.3 PIDCDS算法总结第37页
    3.4 PIDCDS算法实验及结果评价第37-41页
        3.4.1 实验环境介绍第37页
        3.4.2 PIDCDS在人工合成网络数据集上的实验第37-39页
        3.4.3 PIDCDS的时间性能及在真实网络数据集上的实验第39-41页
    3.5 本章总结第41-43页
第四章 动态社团演化并行算法及应用第43-55页
    4.1 动态社团演化算法第43-46页
        4.1.1 社团骨骼结构的提取第43-44页
        4.1.2 社团演化过程的确定第44-46页
    4.2 文本数据及其处理过程第46-50页
        4.2.1 文档分词第47-48页
        4.2.2 文档特征向量的抽取第48页
        4.2.3 时间片跨度的确定第48-49页
        4.2.4 动态网络的具体构造第49-50页
    4.3 文本数据的事件演化分析第50-53页
        4.3.1 社团演化实验结果第50页
        4.3.2 事件演化实验结果第50-53页
    4.4 本章总结第53-55页
第五章 并行图挖掘系统的设计与实现第55-65页
    5.1 需求分析第55-56页
    5.2 系统整体架构第56-58页
    5.3 系统具体实现第58-62页
        5.3.1 数据管理第59页
        5.3.2 工作流管理第59-60页
        5.3.3 并行网络分析第60页
        5.3.4 可视化展示第60-61页
        5.3.5 算法的组件化第61-62页
    5.4 本章总结第62-65页
第六章 总结与展望第65-67页
    6.1 论文工作总结第65-66页
    6.2 未来工作展望第66-67页
参考文献第67-71页
致谢第71-73页
攻读学位期间发表的学术论文目录第73页

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