| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 Mahout | 第10页 |
| 1.2.2 Nova | 第10-11页 |
| 1.2.3 Incoop | 第11-12页 |
| 1.3 课题任务 | 第12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第14-25页 |
| 2.1 Hadoop简介 | 第14-18页 |
| 2.1.1 Hadoop概述 | 第14页 |
| 2.1.2 HDFS概述 | 第14-15页 |
| 2.1.3 MapReduce概述 | 第15-17页 |
| 2.1.4 HBase概述 | 第17-18页 |
| 2.2 数据预处理 | 第18-20页 |
| 2.3 数据分类与回归 | 第20-22页 |
| 2.4 数据聚类 | 第22-23页 |
| 2.5 关联分析 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 并行增量数据挖掘算法的研究 | 第25-40页 |
| 3.1 基于内容的增量数据识别 | 第25-28页 |
| 3.1.1 基于布隆过滤器的增量数据识别算法 | 第26-27页 |
| 3.1.2 基于内容分块的增量数据识别算法 | 第27-28页 |
| 3.2 朴素贝叶斯并行增量算法的研究 | 第28-31页 |
| 3.2.1 朴素贝叶斯算法的分析 | 第28-29页 |
| 3.2.2 分布式朴素贝叶斯算法的分析 | 第29-30页 |
| 3.2.3 朴素贝叶斯增量算法的研究 | 第30-31页 |
| 3.3 DBSCAN并行增量算法的研究 | 第31-35页 |
| 3.3.1 DBSCAN算法的分析 | 第31-32页 |
| 3.3.2 分布式DBSCAN算法的分析 | 第32-34页 |
| 3.3.3 DBSCAN增量算法的研究 | 第34-35页 |
| 3.4 APRIORI并行增量算法的研究 | 第35-39页 |
| 3.4.1 Apriori算法的分析 | 第35-38页 |
| 3.4.2 分布式Apriori算法的分析 | 第38页 |
| 3.4.3 Apriori增量算法的研究 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 海事大数据平台的总体设计 | 第40-43页 |
| 4.1 平台的结构设计 | 第40-41页 |
| 4.2 平台中的任务执行流程 | 第41-42页 |
| 4.3 平台的模块设计 | 第42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 系统主要功能模块的设计与实现 | 第43-62页 |
| 5.1 增量检测模块的详细设计与实现 | 第43-48页 |
| 5.1.1 基于布隆过滤器的增量数据识别模块的设计与实现 | 第43-45页 |
| 5.1.2 基于内容分块的增量数据识别模块的设计与实现 | 第45-48页 |
| 5.2 状态读写模块的详细设计与实现 | 第48-51页 |
| 5.2.1 模块描述 | 第48页 |
| 5.2.2 模块流程 | 第48页 |
| 5.2.3 历史计算结果表结构设计 | 第48-49页 |
| 5.2.4 状态管理模块类设计 | 第49-51页 |
| 5.3 模型镜像读写模块的详细设计与实现 | 第51-52页 |
| 5.4 任务调度模块的详细设计与实现 | 第52-54页 |
| 5.5 数据分类模块的详细设计与实现 | 第54-56页 |
| 5.6 数据聚类模块的详细设计与实现 | 第56-59页 |
| 5.7 关联分析模块的详细设计与实现 | 第59-60页 |
| 5.8 本章小结 | 第60-62页 |
| 第六章 系统测试 | 第62-67页 |
| 6.1 功能测试 | 第62-64页 |
| 6.1.1 测试指标 | 第62页 |
| 6.1.2 准确度测试结果 | 第62-64页 |
| 6.2 系统的性能测试 | 第64-66页 |
| 6.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 第七章 结束语 | 第67-68页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第67页 |
| 7.2 问题和展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第72页 |