| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·数据密集型计算概述 | 第9-10页 |
| ·数据密集型计算的特点 | 第9页 |
| ·数据密集型计算的应用领域 | 第9-10页 |
| ·数据密集型计算环境下数据挖掘的研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文主要工作及创新点 | 第12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 数据分类算法与分布式系统架构 | 第14-28页 |
| ·数据分类方法概述 | 第14-24页 |
| ·传统分类方法 | 第14-17页 |
| ·典型决策树算法 | 第17-22页 |
| ·并行挖掘策略 | 第22-24页 |
| ·Hadoop分布式系统架构 | 第24-27页 |
| ·Hadoop概述 | 第24页 |
| ·分布式文件系统HDFS | 第24-25页 |
| ·MapReduce编程模型 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 一种面向数据密集型计算环境的数据分类算法 | 第28-37页 |
| ·MapReduce下基于SPRINT的改进算法MR-DIDC | 第28-32页 |
| ·MR-DIDC算法使用的数据结构 | 第28-29页 |
| ·MR-DIDC算法描述 | 第29-31页 |
| ·最佳分裂点计算 | 第31-32页 |
| ·算法实例分析 | 第32-35页 |
| ·MR-DIDC算法的改进 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 实验与结果分析 | 第37-49页 |
| ·实验环境搭建 | 第37-43页 |
| ·机器名及静态IP配置 | 第37-38页 |
| ·JDK安装及配置 | 第38页 |
| ·SSH无密码验证配置 | 第38-40页 |
| ·Hadoop安装及配置 | 第40-42页 |
| ·Hadoop启动及验证 | 第42-43页 |
| ·实验数据集 | 第43-44页 |
| ·算法性能测试 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·总结 | 第49页 |
| ·展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的论文及科研情况 | 第56页 |