| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 课题背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 Hadoop研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 垂直FP-growth挖掘算法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 负载均衡研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 问题提出 | 第15-16页 |
| 1.4 研究目的及意义 | 第16-18页 |
| 1.4.1 研究目的 | 第16-17页 |
| 1.4.2 研究意义 | 第17-18页 |
| 1.5 本文主要工作 | 第18-19页 |
| 1.6 本文组织结构 | 第19-20页 |
| 第2章 相关文献综述 | 第20-30页 |
| 2.1 Hadoop概述 | 第20-24页 |
| 2.1.1 MapReduce编程模式 | 第20-23页 |
| 2.1.2 HDFS体系结构 | 第23-24页 |
| 2.2 垂直FP-growth挖掘算法概述 | 第24-26页 |
| 2.2.1 垂直FP-growth挖掘定义 | 第24-25页 |
| 2.2.2 垂直FP-growth挖掘算法 | 第25-26页 |
| 2.3 负载均衡概述 | 第26-28页 |
| 2.3.1 负载均衡定义 | 第26-27页 |
| 2.3.2 负载均衡算法 | 第27-28页 |
| 2.4 已有研究成果的贡献及不足 | 第28-29页 |
| 2.4.1 主要贡献 | 第28页 |
| 2.4.2 不足之处 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于Hadoop的垂直FP-growth挖掘算法 | 第30-40页 |
| 3.1 算法思想 | 第30-31页 |
| 3.2 基于Hadoop的垂直FP-growth挖掘算法框架 | 第31-34页 |
| 3.3 基于Hadoop的垂直FP-growth挖掘算法工作机理 | 第34-37页 |
| 3.3.1 数据划分 | 第34-35页 |
| 3.3.2 预剪枝 | 第35页 |
| 3.3.3 VFP-tree序列化 | 第35-36页 |
| 3.3.4 生成全局频繁树 | 第36-37页 |
| 3.4 基于Hadoop的垂直FP-growth挖掘算法描述 | 第37-39页 |
| 3.4.1 算法描述 | 第37-39页 |
| 3.4.2 算法时间复杂度分析 | 第39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于Hadoop节点性能的负载均衡策略 | 第40-52页 |
| 4.1 策略概述 | 第40-41页 |
| 4.2 基于Hadoop节点性能的负载均衡策略框架 | 第41-42页 |
| 4.3 任务分配 | 第42-44页 |
| 4.3.1 获取站点执行时间 | 第42页 |
| 4.3.2 计算站点执行速率 | 第42-43页 |
| 4.3.3 计算数据分配比例 | 第43页 |
| 4.3.4 计算分配数据块 | 第43页 |
| 4.3.5 负载均衡策略的算法实现 | 第43-44页 |
| 4.4 基于Hadoop带有负载均衡的垂直FP-growth挖掘算法流程 | 第44-46页 |
| 4.5 基于Hadoop带有负载均衡的垂直FP-growth挖掘算法示例 | 第46-49页 |
| 4.6 基于Hadoop带有负载均衡的垂直FP-growth挖掘算法描述 | 第49-51页 |
| 4.7 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 实验分析 | 第52-61页 |
| 5.1 实验环境 | 第52-53页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第53-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 主要结论 | 第61-62页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文以及参加科研情况 | 第67页 |
