中文摘要 | 第3-4页 |
英文摘要 | 第4-5页 |
1 绪论 | 第9-15页 |
1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
1.3 论文的研究目的和研究内容 | 第12页 |
1.3.1 研究目的 | 第12页 |
1.3.2 研究内容 | 第12页 |
1.4 论文结构 | 第12-15页 |
2 Lazy关联分类的相关理论与技术 | 第15-29页 |
2.1 关联规则相关概念 | 第15-17页 |
2.1.1 关联规则的基本概念 | 第15-16页 |
2.1.2 关联规则的挖掘过程 | 第16-17页 |
2.2 关联规则挖掘算法 | 第17-20页 |
2.2.1 Apriori算法 | 第17-19页 |
2.2.2 FP-Growth算法 | 第19-20页 |
2.3 关联分类概述 | 第20-22页 |
2.4 显式关联分类算法 | 第22-24页 |
2.4.1 CBA算法 | 第22-23页 |
2.4.2 CMAR算法 | 第23-24页 |
2.5 Lazy关联分类算法 | 第24-29页 |
2.5.1 Lazy关联分类概述 | 第24-25页 |
2.5.2 LAC算法 | 第25-29页 |
3 分布式关联规则挖掘算法 | 第29-41页 |
3.1 分布式关联规则挖掘算法概述 | 第29-30页 |
3.2 FDM算法 | 第30-36页 |
3.2.1 FDM算法概述 | 第30-32页 |
3.2.2 局部剪枝 | 第32-34页 |
3.2.3 候选项集生成 | 第34页 |
3.2.4 上界剪枝 | 第34-35页 |
3.2.5 合计数轮询 | 第35-36页 |
3.3 C-DMA算法 | 第36-37页 |
3.3.1 C-DMA算法概述 | 第36页 |
3.3.2 C-DMA算法步骤 | 第36-37页 |
3.4 大数据处理框架 | 第37-41页 |
3.4.1 大数据处理框架概述 | 第37页 |
3.4.2 MapReduce框架 | 第37-39页 |
3.4.3 MapReduce的C-DMA算法 | 第39-41页 |
4 基于Spark的分布式Lazy关联分类算法-SDLAC算法 | 第41-61页 |
4.1 问题的提出 | 第41-45页 |
4.1.1 Lazy关联分类本身存在的问题 | 第41-42页 |
4.1.2 分布关联规则算法应用到Lazy关联分类中时存在的问题 | 第42-43页 |
4.1.3 MapReduce框架的不足 | 第43-44页 |
4.1.4 本文方法的提出 | 第44-45页 |
4.2 SDLAC算法概述 | 第45-47页 |
4.3 待分类样本聚合 | 第47-52页 |
4.3.1 Kmens聚类 | 第47-48页 |
4.3.2 待分类样本聚合 | 第48-50页 |
4.3.3 分类器的构造 | 第50-52页 |
4.3.4 分类 | 第52页 |
4.4 分布式投影 | 第52-53页 |
4.5 Spark框架下实现SDLAC算法 | 第53-61页 |
4.5.1 Spark框架简介 | 第53-56页 |
4.5.2 Spark框架下实现SDLAC算法 | 第56-58页 |
4.5.3 数据RDD化 | 第58页 |
4.5.4 利用好RDD的转换 | 第58页 |
4.5.5 Spark下实现分布式投影 | 第58-59页 |
4.5.6 使用Shuffle进行支持数计数 | 第59-61页 |
5 实验及结果分析 | 第61-71页 |
5.1 实验环境 | 第61页 |
5.2 实验数据 | 第61-62页 |
5.3 评价指标 | 第62-63页 |
5.3.1 准确率 | 第62-63页 |
5.3.2 运行效率 | 第63页 |
5.4 准确率实验 | 第63-64页 |
5.5 运行效率实验 | 第64-70页 |
5.5.1 分布式投影对算法效率的提升 | 第65-66页 |
5.5.2 聚合方法对算法效率的提升 | 第66-67页 |
5.5.3 Spark框架对算法效率的提升 | 第67-68页 |
5.5.4 SDLAC算法的运行效率 | 第68-70页 |
5.6 实验总结 | 第70-71页 |
6 总结与展望 | 第71-73页 |
致谢 | 第73-75页 |
参考文献 | 第75-79页 |
附录 | 第79页 |
A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第79页 |
B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第79页 |