| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 引言 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 Hadoop研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 Apriori算法并行化研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本课题研究内容及意义 | 第14-17页 |
| 1.3.0 本课题的意义 | 第14-15页 |
| 1.3.1 本课题的主要工作 | 第15页 |
| 1.3.2 本课题的组织结构 | 第15-17页 |
| 2 Hadoop技术和数据挖掘技术介绍 | 第17-34页 |
| 2.1 Hadoop简述 | 第17-26页 |
| 2.1.1 HDFS文件系统 | 第18-21页 |
| 2.1.2 MapReduce编程模型 | 第21-26页 |
| 2.2 数据挖掘 | 第26-33页 |
| 2.2.1 数据挖掘的概念 | 第27-28页 |
| 2.2.2 传统Apriori算法 | 第28-33页 |
| 2.3 本章总结 | 第33-34页 |
| 3 Hadoop平台下改进的Apriori算法研究 | 第34-50页 |
| 3.1 Apriori算法改进思想 | 第34-41页 |
| 3.2 改进Apriori算法的设计 | 第41-46页 |
| 3.3 改进Apriori算法移植 | 第46-49页 |
| 3.4 本章总结 | 第49-50页 |
| 4 改进的Apriori算法在网上购物中应用 | 第50-60页 |
| 4.1 数据预处理 | 第50-55页 |
| 4.2 Apriori算法应用 | 第55-59页 |
| 4.3 本章总结 | 第59-60页 |
| 5 实验结果分析 | 第60-64页 |
| 5.1 实验环境 | 第60页 |
| 5.2 算法分析 | 第60-64页 |
| 6 总结 | 第64-66页 |
| 6.1 本文的工作总结 | 第64-65页 |
| 6.2 对今后工作的展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第70页 |