| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本文的创新之处 | 第10页 |
| 1.4 研究内容及结构安排 | 第10-12页 |
| 2 相关理论基础 | 第12-24页 |
| 2.1 负载分配策略 | 第12-14页 |
| 2.2 经典的节点重要性评价模型 | 第14-16页 |
| 2.3 Bloom-Filter算法 | 第16-20页 |
| 2.4 聚类算法介绍 | 第20-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于布隆过滤器的网址聚类 | 第24-33页 |
| 3.1 基于布隆过滤器的消重研究 | 第24-27页 |
| 3.2 基于EK-Means的数据聚类 | 第27-29页 |
| 3.3 仿真实验及结果分析 | 第29-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 基于节点重要程度评估的负载分配策略 | 第33-44页 |
| 4.1 经典的节点调度算法 | 第33-35页 |
| 4.2 基于PageRank算法的节点重要性评价模型 | 第35-39页 |
| 4.3 仿真及结果分析 | 第39-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 基于数据聚类的负载分配策略实现 | 第44-51页 |
| 5.1 实现平台框架 | 第44-46页 |
| 5.2 负载分配策略在网站定位中的应用 | 第46-50页 |
| 5.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 6 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 本文总结 | 第51页 |
| 6.2 研究展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56页 |