| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 Hadoop相关知识研究 | 第14-21页 |
| 2.1 MapReduce分布式模型 | 第14-16页 |
| 2.2 HDFS分布式文件系统 | 第16-19页 |
| 2.2.1 HDFS相关概念 | 第17页 |
| 2.2.2 HDFS的体系结构 | 第17-18页 |
| 2.2.3 HDFS的读写数据流 | 第18-19页 |
| 2.3 Mahout开源软件 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 数据挖掘与Web日志挖掘基础的研究 | 第21-31页 |
| 3.1 数据挖掘概述 | 第21-22页 |
| 3.2 数据挖掘的分析方法研究 | 第22-25页 |
| 3.2.1 人工神经网络 | 第22-23页 |
| 3.2.2 聚类分析 | 第23页 |
| 3.2.3 决策树 | 第23-24页 |
| 3.2.4 遗传算法 | 第24页 |
| 3.2.5 模糊集 | 第24-25页 |
| 3.3 聚类算法研究 | 第25-28页 |
| 3.3.1 聚类概念 | 第25页 |
| 3.3.2 聚类的数学模型 | 第25-26页 |
| 3.3.3 聚类算法的分类 | 第26-28页 |
| 3.4 Web数据挖掘研究 | 第28-30页 |
| 3.4.1 Web数据挖掘的特点和难点 | 第28-29页 |
| 3.4.2 Web数据挖掘的分类 | 第29-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 Web日志聚类算法的改进研究 | 第31-38页 |
| 4.1 Web日志聚类相关算法研究 | 第31-35页 |
| 4.1.1 K-means算法研究 | 第31-34页 |
| 4.1.2 Canopy算法研究 | 第34-35页 |
| 4.2 基于Canopy的K-means算法改进设计 | 第35-37页 |
| 4.2.1 K-means算法不足的分析 | 第35页 |
| 4.2.2 Canopy算法不足的分析 | 第35-36页 |
| 4.2.3 基于Canopy的具体算法改进方案 | 第36-37页 |
| 4.2.4 改进算法分析 | 第37页 |
| 4.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 基于Web日志的分布式并行算法研究 | 第38-45页 |
| 5.1 基于K-means算法的并行化设计与分析 | 第38-41页 |
| 5.1.1 K-means并行化可行性分析 | 第38-39页 |
| 5.1.2 K-means并行化具体设计 | 第39-40页 |
| 5.1.3 算法时间复杂度分析 | 第40-41页 |
| 5.1.4 K-means并行化算法的总结 | 第41页 |
| 5.2 基于Canopy的K-means算法并行化设计 | 第41-44页 |
| 5.2.1 Canopy算法的并行化可行性分析 | 第41-42页 |
| 5.2.2 基于Canopy算法的具体改进方案 | 第42-44页 |
| 5.2.3 算法并行化分析 | 第44页 |
| 5.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第六章 基于Hadoop的Web日志挖掘系统设计与实现 | 第45-55页 |
| 6.1 Web日志挖掘系统整体设计 | 第45-46页 |
| 6.1.1 Web日志挖掘概述 | 第45页 |
| 6.1.2 Web日志挖掘步骤 | 第45-46页 |
| 6.1.3 Web日志挖掘系统模块设计 | 第46页 |
| 6.2 Web日志挖掘的数据源 | 第46-48页 |
| 6.2.1 Web日志数据源类型 | 第46-47页 |
| 6.2.2 Web日志的构成和格式 | 第47-48页 |
| 6.3 日志预处理模块设计 | 第48-51页 |
| 6.3.1 主要流程设计 | 第48-50页 |
| 6.3.2 基于MapReduce的预处理逻辑设计 | 第50-51页 |
| 6.4 日志挖掘模块设计 | 第51-54页 |
| 6.4.1 Web日志数据模块结构 | 第51-52页 |
| 6.4.2 挖掘模块具体实现 | 第52-54页 |
| 6.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第七章 实验设计与结果分析 | 第55-68页 |
| 7.1 Hadoop平台搭建 | 第55-58页 |
| 7.2 实验的数据集 | 第58页 |
| 7.3 预处理模块结果 | 第58-59页 |
| 7.4 对比串行算法和改进算法 | 第59-60页 |
| 7.4.1 实验结果及分析 | 第60页 |
| 7.5 对比串行化算法和并行化算法 | 第60-62页 |
| 7.5.1 实验结果及分析 | 第61-62页 |
| 7.6 对比普通并行化算法和改进并行化算法 | 第62-66页 |
| 7.6.1 实验结果及分析 | 第65-66页 |
| 7.7 聚类结果在实际应用中的分析 | 第66-67页 |
| 7.8 本章小结 | 第67-68页 |
| 第八章 全文总结和未来展望 | 第68-70页 |
| 8.1 全文总结 | 第68页 |
| 8.2 未来展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
