摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
1 引言 | 第12-17页 |
1.1 课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
1.3 论文取得的主要研究成果 | 第15-16页 |
1.4 论文的组织结构 | 第16-17页 |
2 Hadoop平台的搭建及并行算法性能的主要衡量指标 | 第17-25页 |
2.1 Hadoop平台的搭建 | 第17-22页 |
2.1.1 硬件环境 | 第17页 |
2.1.2 软件环境 | 第17页 |
2.1.3 搭建步骤 | 第17-22页 |
2.2 并行算法性能的主要衡量指标 | 第22-24页 |
2.3 本章小结 | 第24-25页 |
3 ID3 算法在Hadoop的并行化及实现 | 第25-49页 |
3.1 经典ID3 算法简介 | 第25-26页 |
3.2 可行性分析 | 第26-28页 |
3.3 ID3 算法的并行化 | 第28-42页 |
3.4 实验 | 第42-48页 |
3.4.1 实验数据 | 第42页 |
3.4.2 运行时间 | 第42-44页 |
3.4.3 可扩展性 | 第44-46页 |
3.4.4 加速比 | 第46-48页 |
3.5 本章总结 | 第48-49页 |
4 C4.5 算法在Hadoop上的并行化及实现 | 第49-58页 |
4.1 经典C4.5 算法简介 | 第49-50页 |
4.2 C4.5 算法的并行化 | 第50-52页 |
4.3 实验 | 第52-56页 |
4.3.1 实验数据 | 第52-53页 |
4.3.2 运行时间 | 第53-54页 |
4.3.3 可扩展性 | 第54-55页 |
4.3.4 加速比 | 第55-56页 |
4.4 本章小结 | 第56-58页 |
5 CART算法在Hadoop上的并行化及实现 | 第58-72页 |
5.1 经典CART算法简介 | 第58-59页 |
5.2 CART算法的并行化 | 第59-66页 |
5.3 实验 | 第66-70页 |
5.3.1 实验数据 | 第66-67页 |
5.3.2 运行时间 | 第67-68页 |
5.3.3 可扩展性 | 第68-69页 |
5.3.4 加速比 | 第69-70页 |
5.4 本章小结 | 第70-72页 |
6 总结与展望 | 第72-74页 |
6.1 本文工作总结 | 第72-73页 |
6.2 未来研究展望 | 第73-74页 |
参考文献 | 第74-77页 |
致谢 | 第77页 |