| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景及研究意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·本文主要工作和创新点 | 第10-11页 |
| ·论文章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第13-29页 |
| ·开源云计算 Hadoop 相关系统 | 第13-19页 |
| ·Hadoop 框架 | 第14页 |
| ·分布式文件系统 HDFS | 第14-16页 |
| ·分布式计算框架 MapReduce | 第16-19页 |
| ·频繁子图挖掘相关知识 | 第19-24页 |
| ·图和频繁子图挖掘相关定义 | 第19-20页 |
| ·频繁子图挖掘算法 | 第20-24页 |
| ·基于 Apriori 思想的算法 | 第24-28页 |
| ·基于 Apriori 思想的算法 | 第24-26页 |
| ·FSG 算法 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 一种迭代的 MapReduce 频繁子图挖掘算法 | 第29-35页 |
| ·问题的引出 | 第29-30页 |
| ·算法的基本思想 | 第30-31页 |
| ·算法运行过程示例及分析 | 第31-33页 |
| ·算法运行过程示例 | 第31-33页 |
| ·算法分析 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 一种基于 MapReduce 的高效频繁子图挖掘算法 | 第35-45页 |
| ·问题描述 | 第35页 |
| ·Hadoop 平台上的频繁子图挖掘 | 第35-37页 |
| ·算法通用性 | 第35-36页 |
| ·避免产生复制图 | 第36-37页 |
| ·算法描述 | 第37-41页 |
| ·算法运行过程示例 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第45-53页 |
| ·实验平台与数据集 | 第45-48页 |
| ·实验环境 | 第45-46页 |
| ·搭建 Hadoop 集群 | 第46-48页 |
| ·实验数据集 | 第48页 |
| ·数据集 1 的正确性的分析对比 | 第48-49页 |
| ·数据集 2 的效率对比 | 第49-51页 |
| ·数据集 3 的分析 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第六章 结束语 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 作者在读期间的科研成果 | 第61-62页 |