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基于云计算与医疗大数据的Apriori算法的优化研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
目录第7-10页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 课题背景及意义第10-11页
    1.2 国内外的研究现状第11-13页
    1.3 论文主要工作第13-14页
    1.4 论文主要组织结构第14-15页
    1.5 本章小结第15-16页
第二章 云平台与医疗大数据第16-24页
    2.1 医疗大数据第16-17页
        2.1.1 医疗大数据的产生第16页
        2.1.2 医疗大数据的特点第16-17页
    2.2 云计算第17-21页
        2.2.1 云计算的定义第17-18页
        2.2.2 云计算的独特特征第18-19页
        2.2.3 按服务类型的分类第19-20页
        2.2.4 按服务方式分类第20-21页
    2.3 基于云计算的医疗大数据系统架构第21-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第三章 数据挖掘算法第24-42页
    3.1 数据挖掘第24-25页
        3.1.1 数据挖掘的产生第24页
        3.1.2 数据挖掘的主要应用第24-25页
    3.2 关联规则挖掘第25-27页
        3.2.1 关联规则的基本概念第25-26页
        3.2.2 关联规则的分类第26-27页
        3.2.3 关联规则挖掘算法性能衡量第27页
    3.3 几种常见的关联规则算法第27-28页
    3.4 Apriori数据挖掘算法第28-31页
        3.4.1 Apriori算法的基本步骤第28-30页
        3.4.2 Apriori算法的缺陷第30-31页
    3.5 改进的Apriori算法第31-39页
        3.5.1 兴趣度第31-34页
        3.5.2 引入兴趣度的改进算法第34-37页
        3.5.3 改进算法实例分析第37-39页
    3.6 改进算法仿真第39-41页
    3.7 本章小结第41-42页
第四章 基于云平台MapReduce的Apriori算法研究第42-53页
    4.1 Hadoop平台第42-44页
        4.1.1 Hadoop平台概述第42页
        4.1.2 Hadoop平台特点第42页
        4.1.3 Hadoop平台架构第42-44页
    4.2 MapReduce化第44-46页
        4.2.1 MapReduce简介第44页
        4.2.2 MapReduce的运行模式第44-46页
    4.3 Apriori算法MapReduce化的几种常见算法第46-48页
        4.3.1 CD算法(Count Distribution)第46页
        4.3.2 DD算法(Data Distribution)第46-47页
        4.3.3 CaD算法(Candidate Distribution)第47-48页
    4.4 改进的MapReduce化Apriori算法第48-51页
        4.4.1 生成频繁项算法第48-50页
        4.4.2 发现关联规则算法第50页
        4.4.3 实例分析第50-51页
    4.5 本章小结第51-53页
第五章 MapReduce化的Apriori算法实现第53-59页
    5.1 Hadoop平台搭建第53-54页
        5.1.1 集群节点组建第53页
        5.1.2 集群节点预配置第53-54页
        5.1.3 集群节点Hadoop安装第54页
    5.2 Hadoop运行模式第54-55页
        5.2.1 独立模式(Single Node Model)第54页
        5.2.2 伪分布模式(Pseudo-Distributed Model)第54-55页
        5.2.3 完全分布模式(Fully-distributed Model)第55页
    5.3 算法的仿真实验第55-58页
        5.3.1 并行算法与串行算法的对比第55-57页
        5.3.2 完全分布模式下改进算法的仿真第57-58页
    5.4 本章小结第58-59页
第六章 总结与展望第59-61页
参考文献第61-64页
致谢第64-65页
攻读学位期间发表的学术论文目录第65页

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