大规模蛋白质相互作用网络的边介数聚类算法的并行化研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·PP工网络的研究意义 | 第8-10页 |
| ·论文的研究的内容 | 第10-11页 |
| ·论文的组织结构 | 第11-12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 基于蛋白质相互作用网络的聚类算法 | 第13-23页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·聚类分析算法 | 第14-17页 |
| ·基于模型的方法 | 第14-15页 |
| ·基于密度的方法 | 第15-16页 |
| ·基于层次的方法 | 第16-17页 |
| ·基于图划分的方法 | 第17页 |
| ·并行计算 | 第17-19页 |
| ·并行计算的简介 | 第17-18页 |
| ·并行算法的性能度量 | 第18-19页 |
| ·边介数聚类算法及其并行化相关研究 | 第19-22页 |
| ·边介数聚类算法 | 第19-21页 |
| ·蛋白质相互作用网络聚类的模块度评价 | 第21页 |
| ·计算介数的并行化实现相关研究 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 MapReduce和MPI相关技术 | 第23-33页 |
| ·Apach Hadoop | 第23-26页 |
| ·MPI | 第26-32页 |
| ·MPI概述 | 第26-29页 |
| ·MPI简单程序运行 | 第29-32页 |
| ·Dryad | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于MPI的边介数聚类算法 | 第33-38页 |
| ·基本思路 | 第33页 |
| ·数据结构 | 第33-35页 |
| ·算法步骤 | 第35页 |
| ·MPI实现框架 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 基于MapReduce的边介数聚类算法 | 第38-61页 |
| ·基本思路 | 第38页 |
| ·数据结构 | 第38-39页 |
| ·MapReduce的输入文件格式 | 第39页 |
| ·算法的实现步骤 | 第39-40页 |
| ·算法的改进 | 第40-42页 |
| ·数据结构 | 第41页 |
| ·MapReduce输入文件 | 第41页 |
| ·改进后的算法的步骤 | 第41-42页 |
| ·两种不同算法设计方法的比较 | 第42页 |
| ·MapReduce实现框架 | 第42-44页 |
| ·具体实例 | 第44-47页 |
| ·实验及结果分析 | 第47-60页 |
| ·实验环境配置 | 第47页 |
| ·实验数据 | 第47页 |
| ·算法运行时间分析 | 第47-50页 |
| ·系统性能监控 | 第50-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结 | 第61-63页 |
| ·论文总结 | 第61-62页 |
| ·下一步的工作 | 第62-63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 |
