| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外发展现状和动态 | 第14-15页 |
| 1.3 关联规则常用的数据挖掘过程 | 第15页 |
| 1.4 基于云计算平台的关联规则数据挖掘动机 | 第15-16页 |
| 1.5 论文主要工作 | 第16页 |
| 1.6 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 Hadoop系统架构 | 第18-31页 |
| 2.1 Hadoop概述 | 第18-19页 |
| 2.1.1 Hadoop架构 | 第18-19页 |
| 2.2 HadoopMapReduce编程模型 | 第19-24页 |
| 2.2.1 MapReduce概述 | 第19页 |
| 2.2.2 MapReduce计算编程模型 | 第19-21页 |
| 2.2.3 MapReduce执行流程 | 第21-22页 |
| 2.2.4 MapReduce作业运行机制 | 第22-23页 |
| 2.2.5 MapReduce实现中的其他关键技术 | 第23-24页 |
| 2.3 Hadoop分布式文件系统HDFS | 第24-29页 |
| 2.3.1 前提和设计目标 | 第24-25页 |
| 2.3.2 体系结构 | 第25页 |
| 2.3.3 可靠性保障措施 | 第25-27页 |
| 2.3.4 提升性能的措施 | 第27-28页 |
| 2.3.5 HDFS架构的局限性 | 第28-29页 |
| 2.4 Hadoop生态系统 | 第29-30页 |
| 2.4.1 Hadoop的发展 | 第29页 |
| 2.4.2 Hadoop生态圈 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 传统数据挖掘模式与云数据挖掘模型 | 第31-40页 |
| 3.1 数据挖掘概述 | 第31-35页 |
| 3.1.1 数据挖掘的发展历程 | 第31-32页 |
| 3.1.2 数据挖掘的步骤 | 第32-33页 |
| 3.1.3 数据挖掘的分类与功能 | 第33-34页 |
| 3.1.4 数据挖掘的应用 | 第34-35页 |
| 3.2 典型的数据挖掘系统结构 | 第35-36页 |
| 3.3 基于Hadoop的数据挖掘系统的分析与设计 | 第36-39页 |
| 3.3.1 需求分析 | 第36-37页 |
| 3.3.2 系统结构设计 | 第37-38页 |
| 3.3.3 功能模型 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 云计算实验环境平台的搭建 | 第40-52页 |
| 4.1 实验硬件配置 | 第40-41页 |
| 4.2 Hadoop平台的搭建 | 第41-43页 |
| 4.2.1 节点规划 | 第41页 |
| 4.2.2 SSH无密码验证 | 第41-43页 |
| 4.3 新建Hadoop用户 | 第43-45页 |
| 4.3.1 创建hadoopGroup组 | 第43页 |
| 4.3.2 添加Hadoop用户 | 第43-44页 |
| 4.3.3 配置Java环境 | 第44页 |
| 4.3.4 关闭三大安全服务 | 第44-45页 |
| 4.4 配置Hadoop环境 | 第45-50页 |
| 4.4.1 在主节点用户目录下新建三个目录 | 第45页 |
| 4.4.2 修改Hadoop配置文件 | 第45-49页 |
| 4.4.3 启动验证 | 第49-50页 |
| 4.5 目录规划 | 第50-51页 |
| 4.6 基本Shell操作 | 第51页 |
| 4.7 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 Apriori算法介绍和Apriori_MR算法设计 | 第52-66页 |
| 5.1 Apriori算法简介 | 第52页 |
| 5.2 Apriori算法及模型 | 第52-54页 |
| 5.2.1 算法定义 | 第52-53页 |
| 5.2.2 算法模型 | 第53-54页 |
| 5.3 Apriori算法 | 第54-58页 |
| 5.3.1 产生频繁项集 | 第55页 |
| 5.3.2 产生关联规则 | 第55-56页 |
| 5.3.3 Apriori算法举例 | 第56-57页 |
| 5.3.4 Apriori算法性能分析 | 第57-58页 |
| 5.3.5 Apriori算法的改进 | 第58页 |
| 5.4 Apriori_MR算法设计 | 第58-62页 |
| 5.4.1 Key/Value的设计 | 第59页 |
| 5.4.2 Map的设计 | 第59-60页 |
| 5.4.3 Reduce的设计 | 第60-61页 |
| 5.4.4 Apriori_MR算法描述 | 第61-62页 |
| 5.5 Apriori_MR实验和结果分析 | 第62-65页 |
| 5.5.1 数据对比试验 | 第62-64页 |
| 5.5.2 节点对比试验 | 第64-65页 |
| 5.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 基于矩阵的关联规则数据挖掘研究 | 第66-77页 |
| 6.1 Apriori_M算法 | 第66-67页 |
| 6.1.1 Apriori_M算法简介 | 第66页 |
| 6.1.2 Apriori_M算法流程 | 第66-67页 |
| 6.2 Apriori_MMR算法 | 第67-70页 |
| 6.2.1 相关研究工作 | 第67-68页 |
| 6.2.2 并行化策略 | 第68-70页 |
| 6.3 算法设计 | 第70-73页 |
| 6.3.1 设计实现 | 第70页 |
| 6.3.2 算法实例分析 | 第70-72页 |
| 6.3.3 算法分析 | 第72-73页 |
| 6.4 Apriori_MMR算法实验验证 | 第73-76页 |
| 6.4.1 实验依赖的软件 | 第73页 |
| 6.4.2 实验过程 | 第73页 |
| 6.4.3 实验结果分析 | 第73-76页 |
| 6.5 本章小结 | 第76-77页 |
| 总结与展望 | 第77-79页 |
| 总结 | 第77页 |
| 展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 附录 (攻读硕士学位期间发表的论文及科研) | 第84页 |
