| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究内容及目标 | 第12-13页 |
| ·论文的结构安排 | 第13-14页 |
| 第2章 基础知识准备 | 第14-20页 |
| ·聚类分析 | 第14-18页 |
| ·聚类分析的数据结构 | 第14-15页 |
| ·K-means 算法 | 第15-16页 |
| ·文本聚类简介 | 第16-18页 |
| ·CUDA 平台简介 | 第18-19页 |
| ·CUDA 语言简介 | 第18页 |
| ·CUDA 平台下的异构编程模型 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于 CUDA 的并行 K-MEANS 算法的设计 | 第20-31页 |
| ·设计并行 K-MEANS 算法的流程 | 第20-21页 |
| ·设计并行 K-MEANS 算法的任务划分 | 第21-25页 |
| ·初始化阶段 | 第22-23页 |
| ·并行计算阶段 | 第23页 |
| ·判断计算结果阶段 | 第23-24页 |
| ·输出阶段 | 第24-25页 |
| ·设计面向低维数据的并行 K-MEANS 算法 | 第25-28页 |
| ·设计算法流程图 | 第25-27页 |
| ·设计算法伪代码 | 第27-28页 |
| ·设计面向高维数据的并行 K-MEANS 算法 | 第28-30页 |
| ·设计算法流程图 | 第28-29页 |
| ·设计算法伪代码 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 异构并行 K-MEANS 文本聚类系统 | 第31-46页 |
| ·异构并行 K-MEANS 文本聚类系统综述 | 第31页 |
| ·实验环境 | 第31-32页 |
| ·系统框架设计 | 第32-33页 |
| ·系统功能模块设计 | 第33-41页 |
| ·设计用户输入模块 | 第35-36页 |
| ·设计面向低维数据的并行 K-means 算法模块 | 第36-38页 |
| ·设计面向高维数据的并行 K-means 算法模块 | 第38-40页 |
| ·设计结果输出模块 | 第40-41页 |
| ·异构并行 K-MEANS 文本聚类系统实例 | 第41-45页 |
| ·数据集描述 | 第41-42页 |
| ·实验评测方法 | 第42页 |
| ·实验测试结果 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 结论与展望 | 第46-47页 |
| ·结论 | 第46页 |
| ·展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
