基于统计学习的数据密集型MapReduce程序执行时间的预测方法的研究

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摘 要

Abstract

第1章 绪 论

1.1 课题背景及研究的目的和意义

1.2 国内外研究现状分析

1.2.1 国外研究现状

1.2.2 国内研究现状

1.3 本文的主要研究内容

1.4 本文组织结构

第2章 固定程序执行时间的预测

2.1 引言

2.2 相关工作

2.2.1 核函数简介

2.2.2 KCCA简介

2.3 基于KCCA的回归方法

2.4 训练集生成及特征选择与提取

2.4.1 训练集生成

2.4.2 历史信息的提取方法

2.4.3 特征的选择和提取

2.5 实验过程与结果分析

2.5 结论

第3章 相同算法不同实现的时间预测

3.1 引言

3.2 模型简介

3.2.1线性回归

3.2.2 GBDT

3.3 数据分析

3.4 模型选择

3.5 基于集成学习的系统构建

3.6 实验过程与结果分析

3.7 结论

第4章 基于归约的复杂程序预测方法

4.1 引言

4.2 理论基础

4.3 解决方法

4.3 问题分析

4.4 预测模型建立

4.4 实验过程与结果分析

4.5 结论

结 论

参考文献