| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10-14页 |
| ·云计算概述 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘 | 第12页 |
| ·国内外研究情况 | 第12-14页 |
| ·研究意义 | 第14-15页 |
| ·本论文工作 | 第15页 |
| ·本论文结构 | 第15-16页 |
| 第二章 云计算和数据挖掘相关理论综述 | 第16-32页 |
| ·云计算 | 第16-17页 |
| ·云计算的特点和分类 | 第17-18页 |
| ·云计算Hadoop 平台简介 | 第18-22页 |
| ·Hadoop 分布式文件系统简介 | 第19页 |
| ·MapReduce 分析和研究 | 第19-22页 |
| ·云计算的应用 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘理论知识 | 第23-31页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第24页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第24-27页 |
| ·几种典型分类算法的研究 | 第27-30页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 网络舆情分析系统的需求分析和系统设计 | 第32-50页 |
| ·网络舆情分析系统概述 | 第32-33页 |
| ·网络舆情分析系统功能需求及性能需求 | 第33-39页 |
| ·网络舆情分析系统功能需求分析 | 第33-34页 |
| ·网络舆情分析系统的分类模块需求设计 | 第34-39页 |
| ·网络舆情分析系统设计 | 第39-45页 |
| ·网络舆情分析系统整体功能模块 | 第39-40页 |
| ·网络舆情分析系统分类模块 | 第40-45页 |
| ·网络舆情分析系统云计算环境的搭建 | 第45-49页 |
| ·系统环境 | 第45-46页 |
| ·云平台安装和配置过程 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 网络舆情分析系统分类模块设计 | 第50-64页 |
| ·系统分类模块的设计思想 | 第50页 |
| ·MapReduce 分布式计算模型设计 | 第50-52页 |
| ·MapReduce 模型上分类算法的执行框架 | 第52-53页 |
| ·MapReduce 模型上数据转换过程 | 第53-54页 |
| ·Strategy 模式详解 | 第54-56页 |
| ·Strategy 模式的使用情况 | 第55-56页 |
| ·Strategy 模式的优越性 | 第56页 |
| ·Strategy 模式并行分类算法模块设计 | 第56-61页 |
| ·算法理论体系 | 第56-57页 |
| ·Strategy 模式分类算法模块设计过程 | 第57-61页 |
| ·朴素贝叶斯算法的测试 | 第61-63页 |
| ·实现算法模块的map 函数和reduce 函数 | 第61-62页 |
| ·朴素贝叶斯算法性能测试 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 SPRINT 算法和k-NN 算法的封装和测试 | 第64-81页 |
| ·SPRINT 分类算法的封装和测试 | 第64-74页 |
| ·SPRINT 算法并行性设计 | 第64-69页 |
| ·SPRINT 算法MapReduce 化封装过程 | 第69-72页 |
| ·SPRINT 算法性能测试和评估 | 第72-74页 |
| ·k-NN 算法的封装与测试 | 第74-80页 |
| ·k-NN 算法详解 | 第74-75页 |
| ·并行k-NN 算法设计 | 第75-76页 |
| ·实现算法模块中的map 函数与reduce 函数 | 第76-78页 |
| ·k-NN 算法性能测试和评估 | 第78-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第六章 总结与展望 | 第81-83页 |
| ·总结 | 第81-82页 |
| ·展望 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-87页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第87-88页 |
