| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-14页 |
| ·样例选择的研究 | 第9-12页 |
| ·MapReduce编程模型及应用研究 | 第12-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·本文组织 | 第15-16页 |
| 第2章 基础知识 | 第16-24页 |
| ·CNN算法 | 第16页 |
| ·MapReduce编程模型 | 第16-20页 |
| ·MapReduce工作原理 | 第17-18页 |
| ·MapReduce工作机制 | 第18-20页 |
| ·极端学习机（ELM） | 第20-24页 |
| 第3章 基于MapReduce的大数据集样例选择 | 第24-34页 |
| ·算法的基本思想及算法描述 | 第24-26页 |
| ·具体实现 | 第26-34页 |
| 第4章 实验和分析 | 第34-40页 |
| ·实验环境 | 第34页 |
| ·实验评估标准 | 第34-35页 |
| ·实验数据集 | 第35-36页 |
| ·基于较小规模数据集的实验分析 | 第36-38页 |
| ·基于较大规模数据集的实验分析 | 第38-40页 |
| 第5章 总结与展望 | 第40-42页 |
| ·总结 | 第40页 |
| ·展望 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-44页 |
| 致谢 | 第44页 |