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當前位置:教育論文中心首頁--碩士論文--云平臺下醫療大數據的FP-Growth算法的優化研究
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云平臺下醫療大數據的FP-Growth算法的優化研究
 
     論文目錄
 
摘要第4-5頁
ABSTRACT第5-6頁
1 緒論第9-15頁
    1.1 研究背景及意義第9-11頁
        1.1.1 研究背景第9-10頁
        1.1.2 研究目的及意義第10-11頁
    1.2 國內外研究現狀概述第11-12頁
    1.3 論文的組織結構第12-15頁
2 相關技術研究第15-27頁
    2.1 Hadoop架構第15-22頁
        2.1.1 Hadoop總體概述第15-16頁
        2.1.2 HDFS架構第16-19頁
        2.1.3 YARN架構第19-20頁
        2.1.4 Map Reduce架構第20-22頁
    2.2 大數據相關定義與特征第22-25頁
        2.2.1 醫療大數據典型特征第22-23頁
        2.2.2 數據挖掘相關知識第23-24頁
        2.2.3 關聯規則相關定義第24-25頁
    2.3 本章小結第25-27頁
3 云平臺下的PL-FPgrowth算法第27-37頁
    3.1 FP-Growth算法第27-29頁
        3.1.1 FP-Growth算法思想第27-29頁
        3.1.2 FP-Growth算法存在的不足第29頁
    3.2 PL-FPgrowth算法第29-33頁
        3.2.1 PL-FPgrowth算法的提出第29-30頁
        3.2.2 數據劃分第30-31頁
        3.2.3 基于數據劃分的PL-FPgrowth算法思想第31頁
        3.2.4 PL-FPgrowth算法流程圖第31-33頁
    3.3 PL-FPgrowth算法改進點第33頁
    3.4 PL-FPgrowth算法描述第33-34頁
    3.5 PL-FPgrowth算法性能分析第34-35頁
    3.6 本章小結第35-37頁
4 云平臺下的LBPL-FPgrowth算法第37-45頁
    4.1 LBPL-FPgrowth算法第37-39頁
        4.1.1 LBPL-FPgrowth算法思想第37頁
        4.1.2 LBPL-FPgrowth算法流程圖第37-39頁
    4.2 LBPL-FPgrowth算法改進點第39-40頁
        4.2.1 預剪枝第39頁
        4.2.2 Hadoop節點負載均衡策略第39-40頁
    4.3 LBPL-FPgrowth算法描述第40-43頁
    4.4 LBPL-FPgrowth算法性能分析第43頁
    4.5 本章小結第43-45頁
5 實驗分析第45-65頁
    5.1 實驗環境第45-50頁
        5.1.1 實驗硬件軟件環境第45-46頁
        5.1.2 實驗環境搭建第46-50頁
    5.2 實驗數據第50-54頁
        5.2.1 實驗數據來源第50-52頁
        5.2.2 實驗數據處理第52-54頁
    5.3 PL-FPgrowth算法的實驗與分析第54-58頁
        5.3.1 不同數據規模算法運行時間對比第55-56頁
        5.3.2 不同支持度算法運行時間對比第56-57頁
        5.3.3 不同節點數算法運行時間對比第57-58頁
    5.4 LBPL_FPgrowth算法的實驗與分析第58-62頁
        5.4.1 不同數據規模算法運行時間對比第58-59頁
        5.4.2 不同支持度算法運行時間對比第59-60頁
        5.4.3 不同節點數算法運行時間對比第60-61頁
        5.4.4 不同數據規模算法變異系數對比第61-62頁
    5.5 醫療數據挖掘結果分析第62-64頁
    5.6 本章小結第64-65頁
6 總結與展望第65-67頁
    6.1 總結第65頁
    6.2 展望第65-67頁
攻讀學位期間參加的科研項目及發表的學術論文第67-69頁
致謝第69-71頁
參考文獻第71-74頁

 
 
論文編號BS4276163,這篇論文共74
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