| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·K近邻算法的国内外研究现状 | 第10页 |
| ·云计算的国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文研究内容 | 第12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 云计算平台 | 第14-27页 |
| ·云计算概述 | 第14-16页 |
| ·HADOOP下的云计算模型 | 第16-26页 |
| ·Hadoop概述 | 第16-17页 |
| ·Hadoop分布式文件系统HDFS | 第17-20页 |
| ·Hadoop的MapReduce编程模型 | 第20-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于决策边界的压缩K近邻算法 | 第27-32页 |
| ·CNN算法介绍 | 第27-28页 |
| ·基于决策边界的压缩K近邻算法(DBCNN) | 第28-30页 |
| ·基本概念 | 第28-29页 |
| ·样本压缩算法流程 | 第29页 |
| ·样本压缩算法 | 第29-30页 |
| ·DBCNN算法性能分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 HADOOP平台下DBCNN算法的实现 | 第32-47页 |
| ·DBCNN算法的并行化分析 | 第32-33页 |
| ·基于HADOOP平台的DBCNN实现方案 | 第33-40页 |
| ·基于决策边界的压缩k近邻算法的MapReduce算法框架 | 第33页 |
| ·基于决策边界的压缩k近邻算法的MapReduce算法设计 | 第33-40页 |
| ·HADOOP平台上DBCNN算法实现的关键技术 | 第40-46页 |
| ·用户自定义key和value | 第40-42页 |
| ·用户自定义输入输出格式 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第47-61页 |
| ·实验环境搭建 | 第47-50页 |
| ·Hadoop平台搭建 | 第47-48页 |
| ·Hadoop的安装与配置 | 第48-50页 |
| ·实验设计以及实验结果分析 | 第50-60页 |
| ·基于决策边界的压缩算法(DBCNN)测试 | 第51-53页 |
| ·基于决策边界的压缩算法Hadoop平台下测试 | 第53-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |