基于MapReduce计算模型的大规模电信数据社团发现与模式挖掘
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·相关工作 | 第10-15页 |
| ·调研工作 | 第10-13页 |
| ·社会网络分析 | 第13-15页 |
| ·并行计算 | 第15页 |
| ·论文内容及研究成果 | 第15-16页 |
| ·论文结构 | 第16-17页 |
| 第二章 Hadoop的大规模并行数据处理平台简介 | 第17-21页 |
| ·Hadoop介绍 | 第17-20页 |
| ·MapReduce/Hadoop | 第17-18页 |
| ·HDFS | 第18-20页 |
| ·HBase | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 并行社团发现技术 | 第21-40页 |
| ·标记传播算法 | 第21-24页 |
| ·同步版本 | 第22-23页 |
| ·异步版本 | 第23-24页 |
| ·标记传播算法的Hadoop实现 | 第24-34页 |
| ·同步版本及其问题 | 第27-29页 |
| ·从同步版本出发模拟异步版本 | 第29-34页 |
| ·实验数据 | 第34-35页 |
| ·实验结果及其分析 | 第35-39页 |
| ·同步与异步版本的比较 | 第35-37页 |
| ·算法性能分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 社团特征的发现与统计 | 第40-45页 |
| ·基于Hadoop的社团分析算法框架 | 第40-41页 |
| ·社团统计常量及其分布 | 第41-43页 |
| ·社团规模 | 第41-42页 |
| ·社团度的分布 | 第42-43页 |
| ·异常社团发现 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 原型系统的设计与实现 | 第45-58页 |
| ·系统环境 | 第45-48页 |
| ·硬件环境 | 第45页 |
| ·软件环境 | 第45页 |
| ·计算平台配置 | 第45-48页 |
| ·系统总体设计 | 第48-53页 |
| ·系统分析架构 | 第48-49页 |
| ·系统部署架构 | 第49-50页 |
| ·系统模块设计 | 第50-51页 |
| ·系统类包设计 | 第51-53页 |
| ·系统实际效果展示 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第六章 结束语 | 第58-60页 |
| ·论文总结 | 第58页 |
| ·下一步的工作方向 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位发表的论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
