| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3.1 云计算技术研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 基于云计算的电子商务系统研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 本文主要研究内容与结构 | 第12-14页 |
| 第2章 海量数据处理关键技术 | 第14-24页 |
| 2.1 Hadoop简介 | 第14-18页 |
| 2.1.1 HDFS | 第15-17页 |
| 2.1.2 MapReduce | 第17-18页 |
| 2.2 分布式数据库HBase | 第18-21页 |
| 2.3 数据挖掘算法简介 | 第21-23页 |
| 2.3.1 K-means聚类算法简介 | 第21-22页 |
| 2.3.2 Apriori关联规则算法简介 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 电子商务系统需求分析与总体设计 | 第24-45页 |
| 3.1 需求分析 | 第24-26页 |
| 3.1.1 系统设计要求 | 第24页 |
| 3.1.2 系统功能需求 | 第24-26页 |
| 3.2 数据存储子系统设计 | 第26-33页 |
| 3.2.1 基于HBase的海量图片存储设计 | 第26-29页 |
| 3.2.2 MySQL数据库设计 | 第29-33页 |
| 3.3 商品推荐子系统设计 | 第33-37页 |
| 3.3.1 K-means算法并行化设计 | 第33-34页 |
| 3.3.2 Apriori算法并行化设计 | 第34-35页 |
| 3.3.3 基于K-means的用户购买推荐设计 | 第35-36页 |
| 3.3.4 基于Apriori的关联商品推荐设计 | 第36-37页 |
| 3.4 Web商城系统设计 | 第37-44页 |
| 3.4.1 系统架构设计 | 第37-40页 |
| 3.4.2 系统功能设计 | 第40-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 电子商务系统详细设计与功能实现 | 第45-65页 |
| 4.1 电子商务系统整体结构 | 第45-46页 |
| 4.2 海量小文件存储功能实现 | 第46-47页 |
| 4.3 商品推荐子系统实现 | 第47-56页 |
| 4.3.1 基于K-means算法的用户购买推荐模块 | 第47-52页 |
| 4.3.2 基于Apriori算法的关联商品推荐模块 | 第52-56页 |
| 4.4 Web商城系统实现 | 第56-64页 |
| 4.4.1 前台购物系统 | 第57-63页 |
| 4.4.2 后台管理系统 | 第63-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第65-76页 |
| 5.1 实验环境搭建 | 第65-69页 |
| 5.2 系统功能测试 | 第69-72页 |
| 5.3 系统性能测试 | 第72-75页 |
| 5.3.1 HBase性能测试及评估 | 第72-73页 |
| 5.3.2 Hadoop并行任务性能测试 | 第73-75页 |
| 5.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 第6章 结论与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第76页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82页 |