基于Spark的文本谱聚类算法并行化研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13-15页 |
| 2 文本谱聚类算法模型 | 第15-23页 |
| 2.1 谱聚类算法 | 第15-20页 |
| 2.2 文本谱聚类模型 | 第20-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 文本谱聚类算法并行化设计 | 第23-28页 |
| 3.1 文本聚类算法并行化需求分析 | 第23-24页 |
| 3.2 文本聚类算法并行化设计思想 | 第24-27页 |
| 3.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 4 基于Spark的谱聚类算法并行化 | 第28-37页 |
| 4.1 基于内存计算的Spark框架 | 第28-29页 |
| 4.2 基于Spark的并行谱聚类算法分析 | 第29-30页 |
| 4.3 并行化实现谱聚类算法 | 第30-36页 |
| 4.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 5 实验结果与分析 | 第37-47页 |
| 5.1 实验环境 | 第37-38页 |
| 5.2 数据集和评价指标 | 第38-39页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第39-46页 |
| 5.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 6 总结与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 论文总结 | 第47-48页 |
| 6.2 研究展望 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
