大数据下不完备信息系统的知识发现算法研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 分布式平台与大数据研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 粗糙集与含有缺失信息的数据研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.3 MapReduce环境 | 第17-18页 |
| 1.3 本文工作 | 第18-20页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第18页 |
| 1.3.2 文章结构 | 第18-20页 |
| 第二章 基础理论 | 第20-38页 |
| 2.1 粗糙集相关理论 | 第20-25页 |
| 2.1.1 信息决策系统 | 第20-21页 |
| 2.1.2 不完备信息系统 | 第21-22页 |
| 2.1.3 集值信息系统 | 第22-25页 |
| 2.2 数据挖掘 | 第25-31页 |
| 2.2.1 数据挖掘的产生 | 第25-28页 |
| 2.2.2 经典数据挖掘算法 | 第28-30页 |
| 2.2.3 数据挖掘工具 | 第30-31页 |
| 2.3 分布式并行数据挖掘 | 第31-33页 |
| 2.3.1 分布式数据挖掘 | 第31-32页 |
| 2.3.2 并行数据挖掘 | 第32-33页 |
| 2.3.3 小结 | 第33页 |
| 2.4 Map-Reduce云计算理论 | 第33-37页 |
| 2.4.1 Map-Reduce模型 | 第34-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 云计算环境下不完备信息系统的知识约简 | 第38-44页 |
| 3.1 算法的数学分析 | 第38-40页 |
| 3.2 海量数据下不完备信息系统的知识约简算法 | 第40-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 实验分析与性能评估 | 第44-50页 |
| 4.1 实例分析 | 第44页 |
| 4.2 实验环境 | 第44-45页 |
| 4.3 实验测试与分析 | 第45-49页 |
| 4.3.1 运行时间分析 | 第46页 |
| 4.3.2 算法加速比分析(speedup) | 第46-47页 |
| 4.3.3 算法的可扩展性分析 | 第47-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 结束语 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表论文 | 第58-59页 |
| 附录B 程序流程图 | 第59-60页 |
| 附录C 部分程序源码 | 第60-64页 |
