| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 云计算与数据挖掘技术 | 第15-26页 |
| ·云计算 | 第15-20页 |
| ·云计算的分类和特点 | 第15-17页 |
| ·Hadoop 和MapReduce 编程模型 | 第17-20页 |
| ·Hive 介绍 | 第20页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第20-23页 |
| ·数据挖掘的研究方向 | 第21页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第21-23页 |
| ·APRIORI 算法及其并行算法分析 | 第23-26页 |
| ·Apriori 算法及其并行化算法 | 第23-24页 |
| ·Apriori 移植的优势和面临的问题 | 第24-26页 |
| 第三章 通话记录数据清理 | 第26-32页 |
| ·数据分析与挖掘目标 | 第26-27页 |
| ·数据分析 | 第26-27页 |
| ·数据挖掘目标 | 第27页 |
| ·通话数据清理 | 第27-29页 |
| ·数据清洗 | 第27-28页 |
| ·基于Hadoop 集群的数据清洗 | 第28-29页 |
| ·数据清洗实验 | 第29-32页 |
| ·数据清洗测试环境准备 | 第29-30页 |
| ·数据清洗测试结果 | 第30-32页 |
| 第四章 基于MAPREDUCE 的APRIORI 算法研究 | 第32-53页 |
| ·算法分析和并行化转换 | 第32-37页 |
| ·数据初始化 | 第37-41页 |
| ·迭代实现 | 第41-46页 |
| ·算法的进一步改进 | 第46-51页 |
| ·数据初始化阶段负载均衡改良 | 第47-48页 |
| ·数据迭代阶段候选集的读取优化 | 第48-49页 |
| ·事务集压缩优化 | 第49-51页 |
| ·产生关联规则 | 第51-53页 |
| 第五章 测试云平台设计及实验分析 | 第53-67页 |
| ·实验数据集 | 第53页 |
| ·测试云平台设计与技术选型 | 第53-58页 |
| ·测试云平台架构设计 | 第53-55页 |
| ·底层虚拟化平台选型 | 第55-56页 |
| ·虚拟机管理器平台选型 | 第56-58页 |
| ·测试云平台搭建 | 第58-61页 |
| ·硬件环境 | 第58页 |
| ·软件环境 | 第58页 |
| ·云平台各部件整合 | 第58-60页 |
| ·Hadoop 集群的配置 | 第60-61页 |
| ·实验运行测试与数据挖掘结果分析 | 第61-67页 |
| ·实验测试分析 | 第61-64页 |
| ·数据挖掘结果分析 | 第64-67页 |
| 第六章 结论与展望 | 第67-69页 |
| ·本文工作总结 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |