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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
本篇论文共
91
页,
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。
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