| 摘要 | 第2-3页 |
| abstract | 第3页 |
| 第一章 引言 | 第7-16页 |
| 1.1 研究课题背景 | 第7-9页 |
| 1.1.1 数据生命周期研究背景 | 第7-8页 |
| 1.1.2 内存云研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外数据生命周期管理理论发展及研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 DDC数据生命周期管理模型 | 第9-10页 |
| 1.2.2 DDI3.0数据生命周期管理模型 | 第10-11页 |
| 1.2.3 UCSD数据生命周期管理模型 | 第11页 |
| 1.3 内存云RAMCloud及其研究 | 第11-14页 |
| 1.3.1 RAMCloud研究起始 | 第11-12页 |
| 1.3.2 RAMCloud性能研究 | 第12-14页 |
| 1.4 研究意义 | 第14页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 数据生命周期管理 | 第16-20页 |
| 2.1 数据生命周期概念与定义 | 第16-18页 |
| 2.1.1 数据创建阶段 | 第16页 |
| 2.1.2 数据保护阶段 | 第16-17页 |
| 2.1.3 数据利用阶段 | 第17页 |
| 2.1.4 数据迁移阶段 | 第17页 |
| 2.1.5 数据归档阶段 | 第17-18页 |
| 2.1.6 数据回收阶段 | 第18页 |
| 2.2 数据生命周期管理的特点 | 第18页 |
| 2.2.1 简洁性 | 第18页 |
| 2.2.2 高战略价值 | 第18页 |
| 2.2.3 实时性与低成本 | 第18页 |
| 2.3 数据生命周期管理的难点 | 第18-19页 |
| 2.3.1 数据价值估计 | 第18-19页 |
| 2.3.2 数据价值动态 | 第19页 |
| 2.3.3 数据存储动态 | 第19页 |
| 2.4 研究适用性 | 第19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 内存云RAMCloud | 第20-27页 |
| 3.1 RAMCloud系统架构 | 第20-23页 |
| 3.1.1 数据模型 | 第20-21页 |
| 3.1.2 服务器架构 | 第21-22页 |
| 3.1.3 基层网络结构 | 第22-23页 |
| 3.2 RAMCloud特点 | 第23-26页 |
| 3.2.1 低延迟 | 第23-25页 |
| 3.2.2 大规模 | 第25-26页 |
| 3.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 数据价值估计算法DataRank | 第27-38页 |
| 4.1 数据价值估计算法研究背景 | 第27页 |
| 4.2 PageRank和PeopleRank原理简介 | 第27-29页 |
| 4.3 DataRank算法 | 第29-31页 |
| 4.4 DataRank实验 | 第31-36页 |
| 4.5 DataRank应用 | 第36-37页 |
| 4.5.1 缩小特征选择范围 | 第36页 |
| 4.5.2 数据库蜜罐设计 | 第36页 |
| 4.5.3 数据的选择性存储 | 第36-37页 |
| 4.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 蒙特卡洛树搜索与估值网络 | 第38-47页 |
| 5.1 蒙特卡洛树搜索 | 第38-42页 |
| 5.1.1 蒙特卡洛树搜索概念与定义 | 第38页 |
| 5.1.2 MCTS相关研究 | 第38页 |
| 5.1.3 MCTS结构与算法思想 | 第38-41页 |
| 5.1.4 MCTSState冲突问题 | 第41-42页 |
| 5.2 State估值网络 | 第42-46页 |
| 5.2.1 CNN简介 | 第42页 |
| 5.2.2 State估值网络考量 | 第42-43页 |
| 5.2.3 State估值网络结构 | 第43-44页 |
| 5.2.4 State估值网络数据来源 | 第44-45页 |
| 5.2.5 State估值网络所得值 | 第45页 |
| 5.2.6 DataRank与State估值网络线性加权的数学意义 | 第45-46页 |
| 5.2.7 State估值网络模型训练 | 第46页 |
| 5.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 内存云的数据生命周期管理研究 | 第47-58页 |
| 6.1 研究服务器环境 | 第47页 |
| 6.2 内存云数据生命周期管理主流程 | 第47-49页 |
| 6.3 MCTSSimulation内嵌系统 | 第49页 |
| 6.4 仿真环境的建立 | 第49页 |
| 6.5 实验系数阈值选取 | 第49-54页 |
| 6.5.1 DataRank值分布 | 第50-51页 |
| 6.5.2 stateCNN值分布 | 第51-52页 |
| 6.5.3 timeFactor值分布 | 第52-54页 |
| 6.5.4 参数定义域 | 第54页 |
| 6.6 仿真实验 | 第54-57页 |
| 6.6.1 实验结果与分析 | 第55-57页 |
| 6.6.2 实验结论 | 第57页 |
| 6.7 本章小结 | 第57-58页 |
| 第七章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 7.1 总结 | 第58页 |
| 7.2 工作展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |