| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 海量数据与MapReduce环境 | 第12-13页 |
| 1.2.2 粗糙集与关联规则研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 大数据下粗糙集理论的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文工作 | 第15-17页 |
| 1.3.1 论文的研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 理论基础 | 第17-30页 |
| 2.1 粗糙集理论 | 第17页 |
| 2.2 数据挖掘 | 第17-22页 |
| 2.2.1 数据挖掘概念 | 第18-20页 |
| 2.2.2 数据挖掘主要算法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 数据挖掘关键技术 | 第21-22页 |
| 2.3 关联规则与Boolean矩阵理论 | 第22-29页 |
| 2.3.1 关联规则 | 第22-24页 |
| 2.3.2 Apriori算法 | 第24-27页 |
| 2.3.3 Boolean矩阵理论 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小节 | 第29-30页 |
| 第3章 否定关联规则 | 第30-36页 |
| 3.1 否定关联规则必要性 | 第30-31页 |
| 3.2 粗糙关联规则 | 第31-34页 |
| 3.3 本章小节 | 第34-36页 |
| 第4章 基于大数据的粗糙关联规则 | 第36-44页 |
| 4.1 MapReduce并行编程模型 | 第36-39页 |
| 4.1.1 数据挖掘工具 | 第36页 |
| 4.1.2 分布式并行数据挖掘 | 第36-38页 |
| 4.1.3 MapReduce并行模型 | 第38-39页 |
| 4.2 否定粗糙关联规则算法 | 第39-43页 |
| 4.2.1 MapReduce框架下的否定粗糙关联规则算法 | 第39-42页 |
| 4.2.2 算法分析 | 第42-43页 |
| 4.3 本章小节 | 第43-44页 |
| 第5章 实验分析与性能评估 | 第44-56页 |
| 5.1 实验环境 | 第44-48页 |
| 5.1.1 Hadoop集群各节点关系 | 第44-45页 |
| 5.1.2 Hadoop集群具体配置 | 第45-48页 |
| 5.2 实验分析 | 第48-55页 |
| 5.2.1 实例分析 | 第48-49页 |
| 5.2.2 数据集描述 | 第49-50页 |
| 5.2.3 性能评估 | 第50-55页 |
| 5.3 本章小节 | 第55-56页 |
| 第6章 结束语 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表论文 | 第63-64页 |
| 附录B 主要程序源码 | 第64-65页 |
| 附录C 部分程序源码 | 第65-67页 |