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基于云计算的Web结构挖掘算法研究

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毕业论文范文题目：基于云计算的Web结构挖掘算法研究，论文范文关键词：基于云计算的Web结构挖掘算法研究
基于云计算的Web结构挖掘算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：数据挖掘是从大量纷杂的数据中分析并提取有用的知识和信息。当今网络上最重要的资源信息库是Web页,因此研究Web数据挖掘有着重要意义。但随着互联网的高速发展,Web信息日增长呈指数量级发展,要从中分析出有用的信息,单一节点的计算和存储己存在着瓶颈,而最近提出的云计算则提供了一种全新的解决方案（略..）,即可以通过网络获取强大的计算能力和存储能力,并行高效的挖掘知识和信息。文章在概述了云计算、Web结构挖掘、Hadoop等基本理论知识后,将Web结构挖掘算法和云计算(Hadoop开源云平台)进行了整合,并做了以下工作：1.对Web链接结构做了图论抽象,并详细说明了如何取得Web图结构数据,为挖（略..）掘算法提供了统一的数据表示方法。2.对类似数据库或文件系统的数据对象做了MapReduce抽象,以此说明MapReduce模型应用广泛,能满足实际的需要。3.对Hadoop分块(BlockSize)策略进行了研究,并建立了相应的数学模型,在实验结果阶段进行了试探性的研究。4.对传统PageRank并（此处忽略..）行算法进行了改进和移植,并提出了K-span算法。K步跨度算法(K-span)思想：尽量在PageRank并行迭代时减少Hadoop集群节点之间的通信次数,使得PageRank总的迭代时间减少,从而达到快速收敛的目的。具体来讲是Hadoop运行时,可预先将Dk和(AT)k的值依次算出,保存在Had（此处忽略..）oop公用访问处,避免了节点之间频繁的通信访问。最后搭建Hadoop平台来估计传统PageRank并行算法和K-span并行算法的时间和空间开销,实验结果表明K-span算法的执行时效更好,同时也带来了额外的存储开销,但相对于云平台的高存储量来讲这点牺牲是值得的。

以上为本篇毕业论文范文基于云计算的Web结构挖掘算法研究的介绍部分。

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