| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究目的和意义 | 第11-12页 |
| ·研究现状及趋势 | 第12-13页 |
| ·本论文的主要内容和结构 | 第13-15页 |
| 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 云计算和数据挖掘的相关介绍 | 第16-28页 |
| ·云计算 | 第16-23页 |
| ·云计算提供的服务及特点 | 第16-20页 |
| ·Hadoop 平台基本架构 | 第20-21页 |
| ·Hadoop 的文件系统 | 第21-22页 |
| ·MapReduce 的分析 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘技术 | 第23-25页 |
| ·预估模型 | 第24页 |
| ·聚类 | 第24页 |
| ·关联分析 | 第24-25页 |
| ·分类 | 第25页 |
| ·数据挖掘的研究方向 | 第25-26页 |
| ·异构数据挖掘 | 第25页 |
| ·Web 数据挖掘 | 第25-26页 |
| ·数据挖掘算法的研究 | 第26页 |
| ·数据挖掘过程 | 第26-27页 |
| 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 数据挖掘常见算法研究和分析 | 第28-40页 |
| ·序列分析算法 | 第28-29页 |
| ·序列分析的相关概念 | 第28-29页 |
| ·GSP 算法 | 第29页 |
| ·分类分析算法 | 第29-32页 |
| ·分类分析的相关概念 | 第29-30页 |
| ·CART 算法 | 第30-32页 |
| ·关联规则 | 第32-39页 |
| ·关联规则的算法描述 | 第33-35页 |
| ·Apriori 算法 | 第35-39页 |
| 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 关联算法的几种改良分析和研究 | 第40-47页 |
| ·Apriori 算法性能分析 | 第40页 |
| ·改良的具体方法 | 第40-43页 |
| ·基于 HASH 的技术方法 | 第40-42页 |
| ·基于抽样的方法 | 第42-43页 |
| ·基于划分的方法 | 第43页 |
| ·基于增量更新的方法 | 第43页 |
| ·改良的两种思路 | 第43-46页 |
| ·第一种改良思路 | 第44-45页 |
| ·第二种改良思路 | 第45-46页 |
| 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于 Hadoop 的 Apriori 算法测试与分析 | 第47-69页 |
| ·测试云平台搭建 | 第47页 |
| ·MapReduceApriori 算法实现过程 | 第47-54页 |
| ·搭建单节点 Hadoop | 第47-48页 |
| ·搭建多节点 Hadoop | 第48-50页 |
| ·负载均衡优化 | 第50-51页 |
| ·MapReduceApriori 算法 Key/Value 设计 | 第51-52页 |
| ·Map 函数实现 | 第52-53页 |
| ·Reduce 函数实现 | 第53-54页 |
| ·数据仓库实现 | 第54-59页 |
| ·数据仓库分层原则 | 第54-56页 |
| ·主题划分 | 第56-58页 |
| ·数据仓库命名规范 | 第58-59页 |
| ·移动业务号簿管家的关联实现 | 第59-65页 |
| ·ODS 层到 DWD 层 | 第61-63页 |
| ·DWD 层到 DW 层 | 第63-65页 |
| ·实验运行结果分析 | 第65-68页 |
| 本章小结 | 第68-69页 |
| 总结与展望 | 第69-71页 |
| 总结 | 第69页 |
| 展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第76页 |