| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·文本挖掘领域 | 第10页 |
| ·云计算领域 | 第10-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 文本挖掘技术与HADOOP 云计算平台 | 第13-28页 |
| ·文本挖掘技术 | 第13-20页 |
| ·主要技术思想 | 第13-14页 |
| ·关键技术 | 第14-19页 |
| ·文本挖掘的应用 | 第19-20页 |
| ·HADOOP 云计算平台 | 第20-27页 |
| ·HDFS(Hadoop 分布式文件系统) | 第21-24页 |
| ·MapReduce 编程模式 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于MAPREDUCE 的中文分词与新词识别算法 | 第28-49页 |
| ·算法的主要思想 | 第28-30页 |
| ·中科院分词算法 | 第28-29页 |
| ·新词识别算法 | 第29-30页 |
| ·MAPREDUCE 化的总体设计 | 第30-31页 |
| ·中文分词与新词识别算法的MAPREDUCE 化实现 | 第31-41页 |
| ·中文分词的MapReduce 化方案 | 第31-33页 |
| ·新词识别算法的MapReduce 化方案 | 第33-34页 |
| ·引入剪枝策略的新词过滤方法 | 第34-35页 |
| ·关键代码实现 | 第35-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-48页 |
| ·Hadoop 实验集群搭建 | 第41-46页 |
| ·测试结果分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于MAPREDUCE 的最短路径DIJKSTRA 算法 | 第49-57页 |
| ·问题描述 | 第49页 |
| ·算法简介 | 第49-52页 |
| ·算法概述 | 第49-50页 |
| ·算法步骤 | 第50页 |
| ·算法举例说明 | 第50-52页 |
| ·MAPREDUCE 化的总体设计 | 第52-55页 |
| ·MapReduce 化的理论依据 | 第52页 |
| ·设计流程 | 第52-53页 |
| ·具体实现方案 | 第53-55页 |
| ·实验结果分析 | 第55-56页 |
| ·测试数据说明 | 第55页 |
| ·测试结果 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于云计算的文本挖掘算法WEB 原型系统 | 第57-68页 |
| ·系统总体方案设计 | 第57-58页 |
| ·关键技术简介 | 第58-59页 |
| ·系统实现功能 | 第59-60页 |
| ·系统配置信息 | 第60-64页 |
| ·WEB 原型系统效果展示 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 结论与展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第72-73页 |
