面向数据挖掘的云资源布局与购买策略研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章 绪论	第10-19页
·研究目的和意义	第10-12页
·国内外研究现状	第12-16页
·基于云计算的数据挖掘应用系统	第12-13页
·云环境下面向数据挖掘的数据布局	第13-14页
·云环境下面向数据挖掘的任务调度	第14-16页
·研究内容与研究方法	第16-19页
·研究内容	第16-17页
·研究方法	第17页
·技术路线	第17-19页
第2章 数据挖掘云资源布局相关理论	第19-25页
·数据挖掘原理	第19-20页
·基于云计算的数据挖掘应用	第20-23页
·基于云计算的数据挖掘体系设计	第21-22页
·云环境下数据挖掘应用的流程	第22-23页
·云计算环境下的资源布局问题分析	第23-25页
第3章 面向数据挖掘的云资源布局问题建模	第25-29页
·数据挖掘应用建模	第25-27页
·云计算环境下资源建模	第27页
·跨数据中心的数据传输量分析	第27-28页
·任务完成时间分析	第28-29页
第4章 面向数据挖掘的云资源布局方法	第29-43页
·基于关联度的数据布局方法	第29-35页
·基于数据关联度的初始数据布局方法	第30-34页
·基于数据-数据中心相关度的中间数据布局方法	第34-35页
·基于完成时间的任务调度优化方法	第35-36页
·基于遗传算法的数据和任务协同优化布局方法	第36-43页
·满足时间与传输量均优的遗传算法建模	第36-37页
·时间与传输量双目标优化的遗传算法实现	第37-39页
·模拟实验验证	第39-43页
第5章 面向数据挖掘的云资源多实例组合购买决策	第43-50页
·云资源多实例交易理论	第43-44页
·云环境下面向数据挖掘的关键路径建模	第44-46页
·成本最优的云资源多实例组合购买算法	第46-50页
第6章 总结与展望	第50-53页
·全文总结	第50-52页
·主要内容	第50-51页
·主要创新点	第51-52页
·研究展望	第52-53页
参考文献	第53-57页
致谢	第57-58页
攻读硕士学位期间发表的论文及参与研究的课题	第58页