基于云计算的海量数据挖掘处理与研究



基于云计算的海量数据挖掘处理与研究

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基于云计算的海量数据挖掘处理与研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-6页
目录	第6-8页
第一章引言	第8-12页
· 课题背景	第8-9页
· 国内外研究现状	第9-10页
· 主要研究内容	第10页
· 论文内容的组织	第10-11页
· 本章小结	第11-12页
第二章云计算和数据挖掘技术概述	第12-26页
· 云计算	第12-16页
· 云计算的概念	第12页
· 云计算的关键技术	第12-16页
· 数据挖掘	第16-18页
· 数据挖掘技术的发展历程	第16页
· 数据挖掘的任务	第16-17页
· 典型的分类算法决策树算法	第17页
· 数据挖掘的步骤	第17-18页
· 基于云计算的开源平台Hadoop介绍	第18-20页
· Hadoop背景及处理海量数据的优势	第18-19页
· 分布式文件系统HDFS	第19-20页
· 基于云计算的HADOOP平台的数据挖掘系统	第20-23页
· 系统需求分析与设计思想	第20-21页
· 系统结构模型	第21-23页
· 一种数据挖掘算法SPRINT	第23-25页
· SPRINT算法的背景及特征	第23页
· 串行的SPRINT算法描述	第23-25页
· 串行SPRINT算法的特点	第25页
· 本章小结	第25-26页
第三章 SPRINT算法在云计算平台上的并行设计	第26-39页
· 串行与并行SPRINT算法比较	第26-27页
· 串行与并行SPRINT算法的区别	第26页
· 并行SPRINT算法的优势	第26-27页
· SPRINT算法并行策略	第27-30页
· 节点之间的并行	第27-28页
· 属性之间的并行	第28-29页
· 排序的并行	第29-30页
· 并行SPRINT算法详细设计	第30-38页
· 并行SPRINT算法到云计算平台Hadoop的移植	第30页
· 并行SPRINT算法的详细设计	第30-38页
· 算法总结	第38页
· 本章小结	第38-39页
第四章算法的测试与结果分析	第39-48页
· 基于云计算的HADOOP集群的搭建	第39-41页
· 环境配置	第39页
· HADOOP平台及集群节点的搭建	第39-41页
· 算法的实例演示	第41-44页
· 算法的实验过程	第44-45页
· 算法的实现效果展示与评估	第45-47页
· 实验效果展示	第45-46页
· 算法评估	第46-47页
· 本章小结	第47-48页
第五章总结与展望	第48-50页
· 总结	第48页
· 未来研究工作展望	第48-50页
致谢	第50-51页
参考文献	第51-52 页

本篇论文共52页，点击这进入下载页面。

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