大数据上基于杠杆的近似聚集算法的研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 采样技术 | 第13-14页 |
| 1.2.2 近似查询处理 | 第14页 |
| 1.2.3 贝叶斯估计 | 第14-15页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 独立同分布数据集上的均值聚集算法 | 第17-37页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 系统结构 | 第17-20页 |
| 2.2.1 预处理模块 | 第19页 |
| 2.2.2 计算模块 | 第19页 |
| 2.2.3 汇总模块 | 第19-20页 |
| 2.3 预处理模块 | 第20-21页 |
| 2.3.1 采样率 | 第20页 |
| 2.3.2 粗略估计 | 第20-21页 |
| 2.4 样本差异 | 第21-26页 |
| 2.4.1 数据边界 | 第21-22页 |
| 2.4.2 杠杆值赋值 | 第22-24页 |
| 2.4.3 杠杆值的标准化 | 第24-25页 |
| 2.4.4 粗略估计初始值的敏感性 | 第25-26页 |
| 2.4.5 概率计算 | 第26页 |
| 2.5 调整策略 | 第26-31页 |
| 2.5.1 目标函数的构建 | 第27-28页 |
| 2.5.2 偏斜情况估计 | 第28页 |
| 2.5.3 具体调整策略 | 第28-30页 |
| 2.5.4 调整步长设定 | 第30-31页 |
| 2.6 核心算法 | 第31-33页 |
| 2.6.1 阶段 1：采样阶段 | 第31-32页 |
| 2.6.2 阶段 2：迭代阶段 | 第32-33页 |
| 2.7 扩展 | 第33-35页 |
| 2.7.1 拓展为在线模式 | 第34页 |
| 2.7.2 拓展至其他分布 | 第34-35页 |
| 2.7.3 拓展至非独立同分布 | 第35页 |
| 2.7.4 拓展至分布式系统 | 第35页 |
| 2.8 本章小结 | 第35-37页 |
| 第3章 非独立同分布数据集上的均值聚集算法 | 第37-43页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 采样率 | 第37-39页 |
| 3.3 数据边界 | 第39页 |
| 3.4 系统架构 | 第39-41页 |
| 3.4.1 预处理模块 | 第39-40页 |
| 3.4.2 计算模块 | 第40页 |
| 3.4.3 汇总模块 | 第40页 |
| 3.4.4 流程设计 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 极值聚集算法 | 第43-53页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 采样率 | 第43-46页 |
| 4.2.1 杠杆值的计算 | 第44-45页 |
| 4.2.2 均值和方差的作用程度的确定 | 第45-46页 |
| 4.3 尾巴的估计 | 第46-47页 |
| 4.4 极值估计 | 第47-49页 |
| 4.5 离群点的离群点 | 第49-51页 |
| 4.6 系统架构 | 第51-52页 |
| 4.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 基于杠杆的近似聚集方法的实验研究 | 第53-62页 |
| 5.1 同分布下的均值聚集算法的实验研究 | 第53-60页 |
| 5.1.1 杠杆作用效果 | 第53-54页 |
| 5.1.2 对比实验 | 第54-56页 |
| 5.1.3 参数的影响 | 第56-58页 |
| 5.1.4 其他分布 | 第58-60页 |
| 5.1.5 真实数据 | 第60页 |
| 5.2 非独立同分布上的均值聚集方法的实验研究 | 第60页 |
| 5.3 极值聚集方法的实验研究 | 第60-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
