| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10页 |
| 1.3 本文工作 | 第10-11页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 相关技术 | 第12-26页 |
| 2.1 成员分类器 | 第12-18页 |
| 2.1.1 贝叶斯分类算法研究 | 第12-15页 |
| 2.1.2 决策树分类算法研究 | 第15-18页 |
| 2.2 Hadoop云计算平台 | 第18-25页 |
| 2.2.1 Hadoop平台概述 | 第18-19页 |
| 2.2.2 Hadoop分布式文件系统HDFS研究 | 第19-21页 |
| 2.2.3 Hadoop分布式数据处理MapReduce研究 | 第21-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 A-BDT混合分类算法研究 | 第26-36页 |
| 3.1 自适应贝叶斯分类法（A-Bayes）研究 | 第26-30页 |
| 3.1.1 样本属性关联性概述 | 第26-28页 |
| 3.1.2 自适应贝叶斯分类法（A-Bayes）原理 | 第28-30页 |
| 3.2 A-BDT混合分类算法研究 | 第30-33页 |
| 3.2.1 A-BDT算法思想及构造过程 | 第30-33页 |
| 3.2.2 构造A-BDT算法的目的 | 第33页 |
| 3.3 实验对比 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 A-BDT算法的Hadoop并行化研究 | 第36-45页 |
| 4.1 Hadoop平台下A-BDT算法的构造过程 | 第36-40页 |
| 4.1.1 数据集规范化过程 | 第37-38页 |
| 4.1.2 缺失特征值补足过程 | 第38-39页 |
| 4.1.3 信息增益计算及决策树构造过程 | 第39-40页 |
| 4.2 Hadoop平台设计与搭建 | 第40-41页 |
| 4.3 实验结果对比 | 第41-43页 |
| 4.3.1 实验一 | 第41-42页 |
| 4.3.2 实验二 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-46页 |
| 5.1 本文总结 | 第45页 |
| 5.2 未来的工作 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 附录A 本文作者在攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第49页 |
| 附录B 本文作者攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
