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面向大数据的Lazy关联分类算法研究

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

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