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并行FP-growth关联规则算法研究

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并行FP-growth关联规则算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-18页
  1.1 研究背景和意义第11-12页
  1.2 国内外研究现状第12-15页
    1.2.1 关联规则的研究现状第12-14页
    1.2.2 关联规则的商业应用第14-15页
  1.3 论文的主要内容第15-16页
  1.4 论文的章节安排第16-18页
第二章 相关理论和技术第18-33页
  2.1 数据挖掘的相关概念第18-22页
    2.1.1 数据处理相关方法第18-21页
    2.1.2 数据挖掘系统第21-22页
  2.2 关联规则的相关概念第22-24页
    2.2.1 关联规则的基本概念第22-23页
    2.2.2 关联规则挖掘的分类第23-24页
    2.2.3 关联规则的挖掘过程第24页
  2.3 关联规则挖掘算法第24-30页
    2.3.1 Apriori算法第24-26页
    2.3.2 FP-growth算法第26-30页
  2.4 Hadoop平台介绍第30-32页
    2.4.1 并行计算框架MapReduce第31-32页
    2.4.2 分布式文件系统HDFS第32页
  2.5 本章小结第32-33页
第三章 并行FP-growth关联规则算法改进第33-61页
  3.1 基于FP-growth的并行化方法第33-39页
    3.1.1 并行化基本思想第33-35页
    3.1.2 并行FP-growth算法的设计第35-39页
    3.1.3 传统并行化算法的问题第39页
  3.2 节点负载优化算法第39-45页
    3.2.1 基于Hash的分组策略第40-41页
    3.2.2 基于贪心策略的负载优化算法第41-45页
  3.3 节点通信量优化算法第45-51页
    3.3.1 节点通信量优化模型第45-49页
    3.3.2 基于通信量优化的FP-growth并行算法第49-51页
  3.4 基于MapReduce的TFP算法设计第51-56页
    3.4.1 算法流程第51-52页
    3.4.2 具体实现第52-56页
  3.5 基于Hadoop平台的TFP算法的实验第56-60页
    3.5.1 集群环境及数据说明第56页
    3.5.2 数据说明第56-57页
    3.5.3 实验结果和分析第57-60页
  3.6 本章小结第60-61页
第四章 并行FP-growth在财务风险分析中的应用第61-72页
  4.1 财务数据筛选第61-67页
    4.1.1 企业数据的筛选第61-63页
    4.1.2 财务指标系统第63-65页
    4.1.3 财务风险分析中指标的选择第65-67页
  4.2 企业财务数据预处理第67-69页
    4.2.1 指标相关性分析第67-68页
    4.2.2 指标数据的异常检测和离散化第68-69页
  4.3 基于并行FP-growth的财务数据分析第69-71页
    4.3.1 挖掘实现第69-70页
    4.3.2 基于并行FP-growth的频繁项集挖掘第70页
    4.3.3 基于并行FP-growth的关联规则挖掘第70-71页
  4.4 本章小结第71-72页
第五章 基于并行FP-growth的企业财务风险分析系统第72-85页
  5.1 企业财务风险分析的系统背景分析第72-73页
  5.2 企业财务风险分析系统需求分析第73-75页
    5.2.1 必要性与可行性分析第73页
    5.2.2 功能需求分析第73-74页
    5.2.3 性能需求分析第74页
    5.2.4 运行需求分析第74-75页
  5.3 企业财务风险分析系统的设计第75-79页
    5.3.1 系统设计思路第75-76页
    5.3.2 系统整体架构设计第76-77页
    5.3.3 功能模块设计第77-79页
  5.4 企业财务风险分析系统功能展示第79-82页
  5.5 企业财务风险分析系统测试与分析第82-84页
  5.6 本章小结第84-85页
第六章 总结与展望第85-87页
  6.1 全文工作总结第85-86页
  6.2 未来工作展望第86-87页
致谢第87-88页
参考文献第88-91页

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