| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-16页 |
| ·数据挖掘研究现状 | 第11-13页 |
| ·关联规则研究现状 | 第13-16页 |
| ·论文的主要研究工作 | 第16页 |
| ·论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 相关技术研究 | 第18-30页 |
| ·频繁项集的定义与应用 | 第18-19页 |
| ·关联规则的发现 | 第19-20页 |
| ·二元组计数及项集计数的内存使用情况 | 第20-21页 |
| ·串行生成频繁项集过程 | 第21-25页 |
| ·Apriori 算法 | 第21-23页 |
| ·PCY 算法 | 第23-24页 |
| ·FP-growth 算法 | 第24-25页 |
| ·分布式产生频繁项集过程 | 第25-27页 |
| ·快速的分布式规则生成算法 FDM | 第25-26页 |
| ·带有局部和上界剪枝的 FDM 算法 | 第26页 |
| ·有中心节点的 C-DMA 算法 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-30页 |
| 第3章 基于 MAPREDUCE 的关联规则算法 | 第30-50页 |
| ·分布式系统的存储和运算 | 第30-35页 |
| ·分布式计算平台 hadoop | 第31-32页 |
| ·HDFS 结构 | 第32-34页 |
| ·MapReduce 计算原理 | 第34-35页 |
| ·全局剪枝的 MAPREDUCE 关联规则算法（MPAOR） | 第35-41页 |
| ·算法（MPAOR）思想和策略 | 第36-37页 |
| ·MPAOR 算法流程和步骤 | 第37-39页 |
| ·算法（MPAOR）形式化描述 | 第39-41页 |
| ·频繁矩阵的 MAPREDUCE 关联规则算法（MFMDAP） | 第41-46页 |
| ·MFMDAP 算法基本思想和策略 | 第41-42页 |
| ·算法 MFMDAP 流程和步骤 | 第42-43页 |
| ·MFMDAP 算法矩阵存储和计算过程 | 第43-45页 |
| ·MFMDAP 算法形式化描述 | 第45-46页 |
| ·改进算法的性能分析 | 第46-47页 |
| ·本章总结 | 第47-50页 |
| 第4章 实验环境介绍以及实验结果分析 | 第50-60页 |
| ·实验环境设计 | 第50页 |
| ·集群实验环境的搭建 | 第50-52页 |
| ·仿真实验中 MAPREDUCE 的数据流程 | 第52-53页 |
| ·数据集来源说明 | 第53页 |
| ·实验结果和算法比较 | 第53-58页 |
| ·算法有效性验证 | 第53-54页 |
| ·算法支持度值设定实验 | 第54-55页 |
| ·算法数据分块设定实验 | 第55-56页 |
| ·不同支持度下的算法运行效率实验 | 第56-57页 |
| ·不同数据量的算法时间复杂度实验 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |