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社会网络分析工具中的分布式最小生成树算法

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-11页
   ·研究背景第9页
   ·研究工作第9-10页
   ·论文结构第10-11页
第二章 研究背景介绍第11-19页
   ·云计算第11-13页
     ·云计算产生的背景第11页
     ·云计算的定义第11-12页
     ·云计算关键技术第12-13页
   ·社会网络分析第13-15页
     ·社会网络第13-14页
     ·社会网络分析第14-15页
   ·HADOOP第15-17页
     ·发展简史第15-16页
     ·Hadoop系统结构第16-17页
   ·X-RIME项目简介第17-18页
   ·本章小结第18-19页
第三章 X-RIME总体设计第19-43页
   ·X-RIME总体架构第19-20页
   ·X-RIME数据模型第20-37页
     ·X-RIME数据模型的设计原则第20-23页
     ·X-RIME数据模型的详细设计第23-37页
   ·X-RIME算法模型第37-42页
     ·X-RIME算法模型基础框架第37-40页
     ·X-RIME算法模型运行时框架第40-41页
     ·X-RIME消息传递模型第41-42页
   ·本章小结第42-43页
第四章 X-RIME中最小生成树算法的设计与实现第43-67页
   ·传统的最小生成树算法第43-44页
   ·X-RIME MST算法的设计与实现第44-66页
     ·算法思想第45-47页
     ·算法伪码介绍第47-53页
     ·分布式最小生成树算法在X-RIME中的MapReduce化第53-66页
   ·本章小结第66-67页
第五章 X-RIME MST算法功能测试第67-72页
   ·测试环境第67页
   ·测试策略第67-68页
   ·测试用例及结果说明第68-71页
     ·结点数为5的无向连通图第68-70页
     ·结点数为20的无向连通图第70-71页
   ·本章小结第71-72页
第六章 结束语第72-73页
   ·论文总结第72页
   ·下一步的研究工作第72-73页
缩略语第73-74页
参考文献第74-76页
致谢第76页

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