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一种改进的朴素贝叶斯分类器在HBase压缩存储上的研究与应用

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-16页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 朴素贝叶斯分类器研究现状第11-12页
        1.2.2 列存储研究现状第12-13页
    1.3 研究目的第13-14页
    1.4 论文研究内容和章节安排第14-16页
2 朴素贝叶斯及HBase平台介绍第16-26页
    2.1 贝叶斯分类算法介绍第16-20页
        2.1.1 贝叶斯数学定理第16页
        2.1.2 朴素贝叶斯分类第16-20页
    2.2 HBase平台介绍第20-25页
        2.2.1 系统架构第20-22页
        2.2.2 数据模型第22-24页
        2.2.3 编码方式第24-25页
    2.3 本章小结第25-26页
3 一种改进的朴素贝叶斯分类器第26-32页
    3.1 特征加权贝叶斯算法介绍第26-27页
    3.2 新的加权系数计算方法第27-30页
        3.2.1 基于协方差计算加权系数第27-28页
        3.2.2 基于信息增益率计算加权系数第28-30页
    3.3 改进后的朴素贝叶斯分类器计算流程第30-31页
    3.4 本章小结第31-32页
4 压缩算法改进及选取第32-46页
    4.1 HBase现有压缩算法研究第32-35页
        4.1.1 文件存储第32-34页
        4.1.2 现有压缩算法介绍第34-35页
    4.2 改进行程编码和字典编码第35-44页
        4.2.1 Base-128Varints编码第35-36页
        4.2.2 变长整数的行程编码的改进第36-39页
        4.2.3 针对整型索引的字典编码的改进第39-41页
        4.2.4 改进的压缩算法实验结果分析第41-44页
    4.3 压缩算法选取第44-45页
    4.4 本章小结第45-46页
5 引入贝叶斯分类器的HBase数据读写流程设计第46-50页
    5.1 引入贝叶斯分类器的HBase写数据流程设计第46-48页
    5.2 引入贝叶斯分类器的HBase读数据流程设计第48-49页
    5.3 本章小结第49-50页
6 实验及结果分析第50-59页
    6.1 实验环境搭建第50-51页
        6.1.1 硬件环境第50-51页
        6.1.2 软件环境第51页
    6.2 实验准备第51-54页
        6.2.1 特征属性的确定第51-52页
        6.2.2 实验数据预处理第52页
        6.2.3 确定样本数据的分类标签第52-54页
        6.2.4 构造分类器第54页
    6.3 实验方法及结果分析第54-57页
        6.3.1 压缩率对比测试第55-56页
        6.3.2 压缩速度对比测试第56页
        6.3.3 解压速度对比测试第56-57页
        6.3.4 实验总结第57页
    6.4 本章小结第57-59页
7 总结与展望第59-61页
    7.1 研究总结第59-60页
    7.2 研究展望第60-61页
致谢第61-62页
参考文献第62-65页

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