| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第9-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 数据密集型计算和贝叶斯网简介 | 第14-23页 |
| 2.1 贝叶斯网简介 | 第14-18页 |
| 2.1.1 贝叶斯网的定义及相关性质 | 第14页 |
| 2.1.2 贝叶斯网参数学习 | 第14-16页 |
| 2.1.3 MDL评分算法 | 第16-18页 |
| 2.2 数据密集型计算的基本技术简介 | 第18-23页 |
| 2.2.1 MapReduce | 第18-20页 |
| 2.2.2 Hadoop | 第20-23页 |
| 第3章 面向数据密集型计算的贝叶斯网并行学习 | 第23-33页 |
| 3.1 基于MapReduce的BN参数学习 | 第24-25页 |
| 3.2 基于MapReduce的BN结构学习 | 第25-28页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第28-33页 |
| 3.3.1 正确性 | 第29页 |
| 3.3.2 效率分析 | 第29-33页 |
| 第4章 面向数据密集型计算的贝叶斯网增量维护 | 第33-42页 |
| 4.1 BN子图重新学习 | 第33-37页 |
| 4.1.1 影响度 | 第33-35页 |
| 4.1.2 基于MapReduce的BN子图重新学习 | 第35-37页 |
| 4.2 BN维护策略 | 第37-38页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第38-42页 |
| 4.3.1 影响度正确性 | 第39-40页 |
| 4.3.2 增量维护的正确性 | 第40页 |
| 4.3.3 执行时间 | 第40-42页 |
| 第5章 原型系统设计与实现 | 第42-53页 |
| 5.1 功能分析 | 第42-43页 |
| 5.2 系统设计 | 第43-45页 |
| 5.3 系统实现 | 第45-53页 |
| 5.3.1 系统界面 | 第45-46页 |
| 5.3.2 主要功能实现 | 第46-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 总结 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-55页 |
| 附录 | 第55-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间完成的科研成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |