| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-12页 |
| ·课题背景 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·主要研究内容 | 第10页 |
| ·论文内容的组织 | 第10-11页 |
| ·本章小结 | 第11-12页 |
| 第二章 云计算和数据挖掘技术概述 | 第12-26页 |
| ·云计算 | 第12-16页 |
| ·云计算的概念 | 第12页 |
| ·云计算的关键技术 | 第12-16页 |
| ·数据挖掘 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘技术的发展历程 | 第16页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第16-17页 |
| ·典型的分类算法决策树算法 | 第17页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第17-18页 |
| ·基于云计算的开源平台Hadoop介绍 | 第18-20页 |
| ·Hadoop背景及处理海量数据的优势 | 第18-19页 |
| ·分布式文件系统HDFS | 第19-20页 |
| ·基于云计算的HADOOP平台的数据挖掘系统 | 第20-23页 |
| ·系统需求分析与设计思想 | 第20-21页 |
| ·系统结构模型 | 第21-23页 |
| ·一种数据挖掘算法SPRINT | 第23-25页 |
| ·SPRINT算法的背景及特征 | 第23页 |
| ·串行的SPRINT算法描述 | 第23-25页 |
| ·串行SPRINT算法的特点 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 SPRINT算法在云计算平台上的并行设计 | 第26-39页 |
| ·串行与并行SPRINT算法比较 | 第26-27页 |
| ·串行与并行SPRINT算法的区别 | 第26页 |
| ·并行SPRINT算法的优势 | 第26-27页 |
| ·SPRINT算法并行策略 | 第27-30页 |
| ·节点之间的并行 | 第27-28页 |
| ·属性之间的并行 | 第28-29页 |
| ·排序的并行 | 第29-30页 |
| ·并行SPRINT算法详细设计 | 第30-38页 |
| ·并行SPRINT算法到云计算平台Hadoop的移植 | 第30页 |
| ·并行SPRINT算法的详细设计 | 第30-38页 |
| ·算法总结 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 算法的测试与结果分析 | 第39-48页 |
| ·基于云计算的HADOOP集群的搭建 | 第39-41页 |
| ·环境配置 | 第39页 |
| ·HADOOP平台及集群节点的搭建 | 第39-41页 |
| ·算法的实例演示 | 第41-44页 |
| ·算法的实验过程 | 第44-45页 |
| ·算法的实现效果展示与评估 | 第45-47页 |
| ·实验效果展示 | 第45-46页 |
| ·算法评估 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·总结 | 第48页 |
| ·未来研究工作展望 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-52页 |