云环境下的数据分类算法改进研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 分类算法研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 云平台研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文总体结构 | 第13-14页 |
| 第二章 云计算与Hadoop平台研究 | 第14-26页 |
| 2.1 云计算介绍 | 第14-17页 |
| 2.1.1 云计算的定义 | 第14-15页 |
| 2.1.2 云计算的服务模式 | 第15-16页 |
| 2.1.3 云计算的部署方式 | 第16-17页 |
| 2.2 Hadoop平台海量数据处理框架 | 第17-20页 |
| 2.3 Hadoop关键技术介绍 | 第20-25页 |
| 2.3.1 HDFS分布式文件系统 | 第20-22页 |
| 2.3.2 MapReduce编程模型 | 第22-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 数据分类算法研究 | 第26-41页 |
| 3.1 分类预备知识 | 第26-27页 |
| 3.2 KNN分类算法 | 第27-29页 |
| 3.3 贝叶斯分类算法 | 第29-34页 |
| 3.3.1 贝叶斯定理与最大后验假设 | 第30-31页 |
| 3.3.2 朴素贝叶斯分类算法 | 第31-33页 |
| 3.3.3 朴素贝叶斯优化 | 第33-34页 |
| 3.4 支持向量机 | 第34-40页 |
| 3.4.1 KKT条件与Mercer条件 | 第34-35页 |
| 3.4.2 最优超平面与最优化问题 | 第35-38页 |
| 3.4.3 非线性SVM与松弛变量 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于云环境的分类平台设计 | 第41-50页 |
| 4.1 平台的整体框架 | 第41-42页 |
| 4.1.1 文本预处理模块 | 第42页 |
| 4.1.2 训练模块 | 第42页 |
| 4.1.3 测试模块 | 第42页 |
| 4.2 文本预处理模块 | 第42-44页 |
| 4.2.1 中文文本分词子模块 | 第42-43页 |
| 4.2.2 去除停用词子模块 | 第43页 |
| 4.2.4 文本特征表示子模块 | 第43-44页 |
| 4.3 分类算法的并行化改进 | 第44-49页 |
| 4.3.1 KNN分类算法的并行化 | 第44-45页 |
| 4.3.2 朴素贝叶斯分类算法的并行化 | 第45-47页 |
| 4.3.3 SVM分类算法的并行化 | 第47-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 平台验证及结果分析 | 第50-61页 |
| 5.1 实验环境 | 第50-55页 |
| 5.1.1 硬件配置 | 第50页 |
| 5.1.2 软件版本 | 第50页 |
| 5.1.3 Hadoop云环境搭建 | 第50-55页 |
| 5.2 实验准备 | 第55-56页 |
| 5.2.1 评估指标 | 第55页 |
| 5.2.2 实验数据集 | 第55-56页 |
| 5.3 实验结果 | 第56-60页 |
| 5.3.1 分类算法实验 | 第56-57页 |
| 5.3.2 单机与并行运行实验 | 第57-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 全文内容的总结 | 第61页 |
| 6.2 后期工作展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第67页 |
