分布式序列模式发现算法的研究

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DMGSP：一种快速分布式全局序列模式挖掘算法

ｐｔｒｓｉｏａｌｘｃｒｐｈｃｓｑｅｃｒｅ，ａｄａｏｄｒｓａｏｆｒｐａｅｒｆｘｓＢｙｕｉｅａｔｎｎｔｅｉｏｇａｉｅｕｎｅｔｅｅｎｖｉｓｔａｌｔｎｏｅｅｔｄｐｅｅ．ｎｉｉｓｎｇｔｈ
合并树中结点序列规则和项序扩展策略，非频繁序列进行剪枝，效地约简了候选序列，对有减少
了网络传输量，而快速生成全局序列模式．法分析和实验结果表明，大数据集环境下的从算在ＤＭＧＳＰ算法性能优越，能够有效地挖掘全局序列模式．关键词：数据挖掘；分布式系统；全局序列模式；法序列树语
中图分类号：９５Ｔ３１Ｎ４；Ｐ１文献标识码：Ａ文章编号：０１— ５５２０）４０７－１０００（０７０－５４０６
ＤＭＧＳ：ａｌｏｉｈｆｄｓｒｂｔｄｍｉｉｇｇｏａｅｕｎｉｌｐｔｅｎＰｎａｇｒｔｍｏｉｔｉｕｅｎｎｌｂｌｓｑｅｔａａｔｒ
ｓｑｅｃｓｒｇａｒｅｅｓａｄｅｆｃｅｔｉｍｎｅｅｃｘｅｉｎｐｕｉｇ，ｎｎｆｅｕｎｅｕｎｅｅｕｌｒｏｆｍｅｇｄｔｅｎｆｉｎｔｒｉｅａｄｓｑｕｎｅｅｔｎｓｏｒｎｎｏ— ｑｅｔｒｓｂｅｅｃｓｐｒｎｄａｄｃｄｄｔｅｕｅｃｓｃｎｂｅｕｅｆｅｔｅｙ．Ｔｈｒｆｒｕｓｑｕｎｅｉｕｅｎａｉａｅｓｑｎｅａｅｒｄｃｄｅｆｃｉｌｎｖｅｅｏｅ，ｃｍｍｕｉａｏｎｃ－

基于图论的按需实时和分布式并行数据处理算法设计与优化

基于图论的按需实时和分布式并行数据处理算法设计与优化随着互联网的迅速发展和数据爆炸式增长，对于大规模数据的处理需求越来越迫切。

但是传统的串行算法已经难以满足这种需求，因此，研究并设计高效的并行数据处理算法成为一项重要的任务。

图论作为一种数学工具，能够自然地描述数据处理中的复杂关系和相互关联。

因此，基于图论的算法设计成为了一种强有力的工具。

在实时数据处理方面，传统的算法依赖于任务的静态划分。

然而，任务之间的依赖关系和数据流动特征使得静态划分方法产生了诸多问题。

相反，基于图论的并行算法设计采用动态划分策略，能够根据实际数据的流动情况，分析和合理划分任务，提高计算的效率。

在分布式数据处理方面，利用图论的并行算法设计可以充分发挥集群计算资源的优势。

通过图论的描述和分析，可以将复杂的数据处理任务划分为多个子任务，并在分布式计算环境中并行地执行。

这样可以大大减小计算时间，提高数据处理的效率。

同时，优化算法的设计也是关键的一环。

基于图论的并行算法设计通常具有复杂的图结构，其中包含大量的节点和边。

传统的优化算法往往难以高效地处理这种复杂结构。

针对这一问题，可采用分阶段的优化策略。

首先，根据实际需求和数据特点，对图进行预处理，去除部分多余的节点和边。

这样可以大大减小算法的复杂度，提高优化的速度和效果。

其次，可以采用迭代优化的方法，通过多次迭代不断优化算法的性能，使得算法能够更好地适应实际的数据处理需求。

此外，在设计并行算法时还需考虑一些其他因素，例如通信代价、负载平衡和容错能力。

通信代价是指在分布式计算环境中，各个节点之间进行数据交换和通信所产生的开销。

合理地设计算法，可以有效减少通信代价，提高并行计算的效率。

负载平衡是指在分布式计算环境中，各个节点的计算任务分配是否合理均衡。

通过图论的划分和优化，可以实现任务的动态调度，使得各个节点的负载较均衡，充分利用集群的计算资源。

容错能力是指在分布式计算环境中，由于节点故障等原因可能会导致计算任务失败。

面向异构环境的分布式机器学习算法设计与优化

面向异构环境的分布式机器学习算法设计与优化随着大数据时代的到来，机器学习在各个领域的应用越来越广泛。

然而，传统的机器学习算法在处理大规模数据时面临着计算资源不足、计算速度慢等问题。

为了解决这些问题，分布式机器学习应运而生。

分布式机器学习利用多台计算机进行协同工作，将数据划分为多个部分进行处理和训练，从而提高了计算速度和模型的准确性。

然而，在实际应用中，我们常常面临着异构环境的挑战。

异构环境指的是由不同类型、不同性能、不同存储能力等特点的计算资源组成的环境。

这些异构资源对于分布式机器学习算法设计和优化提出了新的要求和挑战。

首先，在异构环境中进行任务划分是一个关键问题。

由于不同类型、性能差异较大的计算资源存在差别，我们需要合理地将任务划分到各个资源上，以充分利用它们各自特点，并且尽量减少任务之间通信开销。

其次，在任务划分之后，异构环境中的计算资源之间的通信成为一个重要问题。

由于异构资源之间的通信速度差异较大，通信开销可能成为整个分布式机器学习算法的瓶颈。

因此，我们需要设计高效的通信机制，减少通信开销，并且充分利用高速计算资源。

此外，在异构环境中进行模型训练也是一个具有挑战性的问题。

由于不同类型、性能差异较大的计算资源之间存在差别，我们需要设计适应性强、效果好的模型训练算法。

这样才能充分利用各个资源，并且获得较好的模型准确性。

针对上述挑战，研究者们提出了许多面向异构环境的分布式机器学习算法设计和优化方法。

首先，在任务划分方面，研究者们提出了多种任务划分策略。

例如，基于数据特征和计算资源特征进行任务划分、基于负载均衡进行任务划分等。

这些策略可以根据实际情况选择合适的方法，并且充分利用各个计算资源。

其次，在通信方面，研究者们提出了多种高效的通信机制。

例如，基于数据压缩和数据量化的通信机制，可以减少通信开销。

此外，基于异步通信和分布式共享内存的通信机制，可以提高通信效率。

这些方法可以根据实际情况选择合适的方法，并且减少整个分布式机器学习算法的通信开销。

大规模分布式机器学习算法研究

大规模分布式机器学习算法研究第一章：引言机器学习是一门通过对数据进行学习和推断，从而实现任务自动化的领域。

然而，在面对大规模数据和复杂模型时，传统的机器学习算法面临着计算能力和存储资源的限制。

为了克服这些挑战，大规模分布式机器学习算法的研究变得越来越重要。

第二章：大规模分布式机器学习算法概述大规模分布式机器学习算法是通过将计算任务分配给多台计算机进行并行计算来处理大规模数据集。

它将数据划分为多个子集，并为每个子集分配计算资源。

然后，通过在各个计算节点上分别训练模型，再将结果合并，从而实现大规模数据的处理和模型训练。

第三章：MapReduce算法MapReduce是一种常用的大规模分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理和机器学习任务。

在MapReduce中，将计算任务划分为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。

在Map阶段，数据被划分为多个键值对，并在各个计算节点上进行处理。

在Reduce阶段，计算结果被合并为最终输出。

MapReduce算法的优势在于它的可扩展性和容错性，因此广泛被用于处理大规模数据集的机器学习任务。

第四章：参数服务器算法参数服务器算法是一种常用的大规模分布式机器学习算法，特别适用于训练深度神经网络等参数密集型模型。

在参数服务器算法中，模型参数被存储在一个分布式的参数服务器中，各个计算节点通过网络请求获取和更新参数。

通过将参数存储在单独的服务器中，参数服务器算法可以实现参数共享和数据并行化，从而提高训练效率。

第五章：异步更新算法传统的大规模分布式机器学习算法通常采用同步更新的方式，即所有计算节点在每个迭代步骤中都必须等待其他节点的计算结果才能进行下一步。

然而，这种同步方式会导致计算节点之间的通信开销增加，影响算法的计算效率。

异步更新算法通过允许计算节点在完成计算后立即进行参数更新，而不需要等待其他节点的计算结果，从而提高了算法的并行度和训练速度。

第六章：大规模分布式机器学习算法应用案例大规模分布式机器学习算法在许多领域中都有广泛的应用。

分布式文件系统的研究与优化

分布式文件系统的研究与优化分布式文件系统（Distributed File System，简称DFS）是一种基于分布式计算机网络的文件系统，可以支持跨多个节点对文件进行存储和访问。

在大规模分布式系统中，DFS可以提供可靠性、可扩展性和灵活性等优势。

DFS的研究与优化主要围绕以下几个方面展开：1.数据一致性：DFS中的多个节点可能同时对同一个文件进行写入或修改操作，因此数据一致性是一个重要的问题。

研究者们提出了许多解决方案，如锁机制、乐观并发控制等。

优化的目标是在保证数据一致性的前提下，尽量减少对性能的影响。

2.数据分布和负载均衡：DFS中需要将文件划分成多个存储片段，并将这些片段分布到不同的节点上实现负载均衡。

研究者们通过动态调整文件片段的划分策略和节点的选择，以提高系统的整体性能。

3.容错和可靠性：由于DFS的节点数目较多，节点故障是不可避免的。

为了保证DFS的可靠性，研究者们提出了多种容错机制，如数据备份、局部修复等。

优化的目标是在保证可靠性的前提下，提高系统的容错性能。

4.性能优化：DFS的性能优化主要包括数据读取和写入的加速、网络带宽的利用、并行处理等。

研究者们通过改进算法、优化通信协议和提高硬件配置等方式，不断提高DFS的性能。

5.安全性和隐私保护：DFS可能存储着用户的敏感数据，保护用户数据的安全和隐私是一个重要的问题。

研究者们提出了许多安全和隐私保护的方法，如数据加密、访问控制等。

近年来，随着大数据的发展，DFS也面临着新的挑战和优化方向。

例如，如何处理海量数据的并发访问、如何提高系统的可扩展性和容量等。

为了应对这些挑战，研究者们提出了一些新的优化策略和算法，如分布式存储系统的分段管理和数据流水线等。

总之，分布式文件系统的研究与优化是一个复杂而且广泛的领域。

我们需要综合考虑数据一致性、性能、扩展性和安全性等因素，并通过优化算法、网络协议和硬件配置等手段来提高DFS的整体性能和可靠性。

分布式平台下MinHash算法研究与实现

分布式平台下MinHash算法研究与实现作者：王洪亚等来源：《智能计算机与应用》2014年第06期摘要：MinHash作为位置敏感哈希（LSH）算法中的一种，可以用来快速估算两个集合的相似度，查找网络上的重复网页或者相似新闻网页，MinHash算法使用Jaccard相似度来度量对象的相似程度。

本文针对MinHash算法在分布式平台上的实现和性能表现进行分析和研究，给出了MinHash的分布式算法。

最后通过具体的实验，验证了提出的MinHash算法在处理实际问题上的正确性和准确性。

关键词：MinHash；分布式；算法实现中图分类号：TP311 文献标识号：A 文章编号：2095-2163（2014）06-Abstract： MinHash is a kind of Locality Sensitive Hashing algorithm （LSH）， which can be used to quickly estimate the similarity of two sets to find the？duplicate？web pages or the similar news pages on the web. This paper focuses on the MinHash implementations and Performance in distributed platform， and devise the distributed MinHash algorithm. To verify the soundness of the new version， the paper conducts extensive experiments with several real datasets. Experimental results confirm the validity and accuracy of the proposed implementation.Keywords： MinHash； Distributed； Algorithm Implementation0 引言近年来，在很多应用设计中，面对和需要处理的往往是具有很高维度的，因而大数据研究领域也随之创建与兴起。

分布式迭代求解方法

分布式迭代求解方法
分布式迭代求解方法是一种基于分布式计算的迭代算法。

该算法将问题分解为若干小问题，每个小问题由不同的计算节点处理，最终将结果合并得到全局解。

这种方法可以有效地降低单个计算节点的计算压力，提高计算效率。

分布式迭代求解方法在各种应用领域广泛使用，例如大规模机器学习、图像处理、信号处理等。

在机器学习中，该方法可以用于分布式训练神经网络、支持向量机等模型。

在图像处理领域，该方法可以用于分布式图像分割、图像识别等任务。

在信号处理中，该方法可以用于分布式降噪、分析信号等应用。

分布式迭代求解方法的核心是任务分解和结果合并。

任务分解需要将问题划分为若干小问题，同时确保每个小问题之间的计算是独立的。

结果合并需要将每个计算节点的结果合并得到全局解。

在实际应用中，还需要考虑通信开销和负载均衡等问题。

总的来说，分布式迭代求解方法是一种高效的分布式计算算法，可以应用于各种复杂问题的求解。

随着互联网和云计算技术的发展，该方法将在更多的应用场景中得到广泛的应用。

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生物大数据技术的云计算与分布式计算方法与工具

生物大数据技术的云计算与分布式计算方法与工具生物大数据的快速增长给传统的计算方法和工具带来了巨大的挑战。

为了更有效地处理这些海量数据，云计算和分布式计算成为了生物信息学领域的关键技术。

本文将介绍生物大数据技术中的云计算和分布式计算方法与工具，并探讨它们在加速生物研究和医学进展中的作用。

云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将计算任务分配给大规模的分布式计算资源，实现更高效的数据处理和存储。

在生物信息学领域，云计算被广泛应用于基因组学研究、蛋白质组学研究和转录组学研究等领域。

云计算提供了可扩展性强、高度可靠的计算环境，可以轻松应对生物大数据处理的挑战。

通过将生物数据和分析工具上传至云服务器，研究人员可以充分利用云计算平台的资源，快速实现复杂的生物数据分析。

云计算平台还提供了强大的存储能力，可以用于存储各种类型的生物数据，如基因组序列、蛋白质结构、表达谱数据等。

在生物大数据技术中，分布式计算是一种将计算任务分布到多台计算机上进行并行处理的方法。

分布式计算可以提高生物信息学分析的速度和效率，并且可以更好地利用计算资源。

通过将任务分发给多台计算机，分布式计算可以同时运行多个任务，大大加快了数据分析的速度。

此外，分布式计算还可以通过数据的并行处理来提高计算的效率，有效地缩短了生物数据处理的时间。

为了支持生物大数据的云计算和分布式计算需求，许多专门的工具和平台被开发出来。

例如，Amazon Web Services（AWS）和Google Cloud Platform（GCP）等云计算平台提供了强大的计算和存储资源，可以用于生物数据的处理和分析。

同时，它们还提供了各种开发工具和接口，方便研究人员使用各种生物学分析工具和算法进行数据分析。

此外，一些专业的生物信息学软件和工具也支持云计算和分布式计算。

例如，UCSC Genome Browser和Ensembl等基因组浏览器可以在云端进行基因组数据的可视化和分析。

神经网络中的分布式推理原理与应用

神经网络中的分布式推理原理与应用近年来，神经网络在人工智能领域取得了巨大的突破，成为了解决复杂问题的一种有效工具。

其中，分布式推理技术作为神经网络的核心之一，被广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。

本文将探讨神经网络中的分布式推理原理与应用，以及其在实际问题中的价值与挑战。

一、分布式推理原理分布式推理是指将神经网络的计算任务分配到多个计算节点上进行并行计算的过程。

其基本原理是将网络模型分解为多个子模型，每个子模型在不同的计算节点上进行计算，最后再将结果进行整合。

这种分布式计算方式可以大大提高计算效率，加快模型训练和推理的速度。

在分布式推理中，节点之间的通信是一个关键问题。

节点之间需要共享参数和梯度信息，以便保持模型的一致性。

为了实现高效的通信，研究者们提出了一系列的通信协议和算法，如异步更新、压缩传输等。

这些技术的应用使得分布式推理在大规模神经网络中得以实现。

二、分布式推理的应用1. 图像识别图像识别是神经网络的一个重要应用领域，而分布式推理技术可以加速模型对图像的分类和识别过程。

通过将图像分成多个子区域，每个计算节点负责处理一个子区域的特征提取和分类，最后再将结果进行整合，可以大大提高图像识别的速度和准确率。

例如，在大规模的图像数据库中进行搜索时，分布式推理可以快速找到相似的图像。

2. 自然语言处理自然语言处理是另一个典型的应用领域，其中分布式推理技术可以用于文本分类、机器翻译等任务。

通过将文本分成多个子句或单词，每个计算节点负责处理一个子句或单词的语义分析和预测，最后再将结果进行整合，可以提高自然语言处理的效率和精度。

例如，在机器翻译任务中，分布式推理可以同时翻译多个句子，加快翻译速度。

三、分布式推理的价值与挑战分布式推理技术在神经网络中具有重要的价值和应用前景。

首先，它可以加速模型的训练和推理过程，提高计算效率。

其次，它可以处理大规模数据和复杂问题，满足实际应用的需求。

此外，分布式推理还可以提高模型的鲁棒性和可扩展性，使得神经网络在不同环境和设备上都能够有效运行。

基于分布式概念格的序列模式挖掘

进行序列模式的挖掘，并后得到整个数据库的序列模式．合关键词：布式；念格；列模式分概序
中图分类号：Ｐ０．Ｔ３１６
文献标识码：Ａ

文章编号：６３—１２２０）４— ０５— ６１７６Ｘ（０７００３０
定义３序列模式发现）模式给定交易数据Ｄ（Ｂ和用户指定的最小支持度ｓ序列模式发现就是找出，
ＤＢ中所有满足Ｓ的子序列，每一个这样的子序列代表了一个频繁序列模式（ｅｕｎｉｌａｅｎ．ａｓｑｅｔｔｒ）ａｐｔ
不断推广和深入，如何有效地处理分布式环境下的序列模式发现问题，为当前研究中亟待解决的问题．成文献［］出了基于树投影技术的两种不同的并行算法，决分布内存并行计算机的序列模式发现问题．４提解文献［］出了共享内存计算机上的序列模式发现问题的处理办法．翔等提出分布式环境下序列模５提邹式挖掘算法ＦＭＳＦｓＤｓｂｔｎｎｆＳｑｅｔｌａｅｎ）算法采用前缀投影技术生成全局序列ＤＰ（ａｔｉｒｕｅＭｉｉｏｅｕｎｉｔｒｓ，ｔｉｄｇａＰｔ模式．文提出算法ＤＭＳ（ｉｒｕｅ１ａｅｎｎｅｕｎｉｌａｅｎ）目的是解决以子全概念格作本ＣＰＤｓｂｔｄＣ．ｓｄＭｉｉｇＳｑｅｔｔｒｓ，ｔｉｂａＰｔ

模型分布式推理-概述说明以及解释

模型分布式推理-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述模型分布式推理是指将模型的推理过程分布在多台计算设备上进行并行计算的方法。

在传统的推理过程中，模型通常在单一的设备上执行推理操作，但随着深度学习模型不断增大和复杂化，单一设备的计算能力往往无法满足推理的需求。

因此，将模型的推理过程分布在多台设备上，可以充分利用集群计算资源，提高推理的效率和速度。

模型分布式推理的核心思想是将模型的计算任务拆分成多个子任务，然后将这些子任务分配给不同的设备进行计算。

通过并行计算的方式，可以显著减少推理的时间成本，加快模型预测的速度。

此外，模型分布式推理还能够有效利用分布式计算的能力，实现模型在大规模数据上的高效推理。

然而，模型分布式推理也面临着一些挑战。

首先，模型的拆分和分配需要考虑到计算任务的负载均衡，以保证各个设备的计算负载相对均衡。

其次，推理过程中的通信和同步操作可能成为性能的瓶颈，特别是在设备间带宽有限或者网络延迟较高的情况下。

此外，模型在分布式环境下的安全性和隐私保护也需要重视。

本篇文章将重点讨论模型分布式推理的概念、意义、优势和挑战。

通过深入探讨这些问题，可以更好地理解模型分布式推理的重要性，并展望其未来的发展。

接下来的章节将逐一介绍这些内容，以期为读者提供全面的视角和深入的思考。

1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容：文章结构部分介绍了整篇文章的组织框架，让读者对接下来的内容有一个整体的把握。

本文分为引言、正文和结论三个部分。

1. 引言部分（Introduction）引言部分主要说明本篇文章的背景和意义，以及给出整个文章的概述。

在本部分，我们将首先介绍模型分布式推理的相关概念和背景，然后讨论本篇文章的结构和目的。

2. 正文部分（Main body）正文部分是本篇文章的核心内容，主要探讨模型分布式推理的概念、意义、优势和挑战等方面。

我们将在第2.1节详细介绍模型分布式推理的概念和意义，包括其在分布式计算中的作用和应用场景。

序列模式挖掘算法研究

模式挖掘方法主要分为两类，一类是候选集生成
念，后描述几个重要算法，然最后给出性能分析。
关键词：序列模式挖掘；候选集生成一测试；模式扩展；算法分析
中图分类号：ＰＯ．Ｔ３１６文献标识码：Ａ文章编号：０５３５（０６０ —００一Ｏ１０ — ７１２０）４０４３
ｑｅｅａａａｅｕｎｅｄｔｂｓ．ＲｅｅｔｔｄｅＩｂｉｉｅｔｊｒｌｓｓｆｅｕｎｉａｔｍｎｎｔｏｓａａｄｄｔｇｎｒｔｎｎ — ｃｎｕｉｃ１ｅｄｖｄｄｉｏｔｍａａｅｑｅｔｌｔｍｉｉｍｅｄ：ｎｉｅｅｅａｉ —ａｄｓｓａｎｗｏｏｃｓｏｓａｐｅｇｈｃａｏ
２Ｃｌｇｆｏｐｔ，ＮａｉａＵｎｖｒｉｆｆｎｅＴｅｈｏｇ，ｈｎｓａ１０３Ｃｉ）．ｌｅｍｕｅｏｅｏＣｒｔｎｌｉｓｙｏｅｓｃｎｌｙＣａｇｈ０７，ｈｎｏｅｔＤｅｏ４ａ
Ａｔｒｃ：ｃｉｅｒｓａｃｉａａｍｉｉｇａｅｈｅｄ￣ｏｅｙｏｅｕｎｔｌｐｔｅｎ．ｗｈｃｉｄｌｆｅｕｎｕａｔＡｎａｔｖｅｅｒｈｄｔｎｎｒａｉｔｉｖｒｆｓｑｅｉａｔｒｓｎｓａｉｈｆｎｓａｒｑｅｔｓｂ— ｓｑｅｃｓｉｅｌｅｕｎｅｎａｓ—
ｔｓｐｒａｈ；ａｔｒ —ｇｗｔｅｈ．Ｔｈｓｐｐｒｆｓｌｎｒｕｅｈａｉｏｃｐｆｓｑｅｔｌａｔｒｎｎｅｔａｐｏｃａｐｔｅｎｏｒｈｍｔｏｄｉａｅｉｔｙｉｔｏｃｓｔｅｂｓｃｃｎｅｔｏｅｕｎｉｔｅｎｍｉｉｇ，ｔｅｅｃｂｓｔｒｄａｐｈｎｄｓｒｅｈｅｉａｎａｇｒｔｍｓａｉｌａａ￣ｓｔｅｒｐｒｒｎｅｍｉｌｏｉｈｄｆａｌｎｙｈｉｅｏｍａｃ，ｎｎｙｌｆＫｅｒ：ｅｕｎｔ￣ｔｅｍｉｉｇ；ａｄｄｔｅｅａｉｎ— ａｄ— ｔｓ；ａｔｒ — ｇｏｈ；ｇｒｔｍｎｌｓｓｙｗｏｄｓｓｑｅｉｌａｔｍｎｎｃｎｉｅｇｎｒｔａｏ — ｎ —ｅｔｐｔｅ — ｒｗｔａｏｉｎｌｈａａｙｉ

分布式环境下的序列模式发现研究

第43卷　第5期2004年10月复旦学报(自然科学版)Journal of Fudan University(Natural Science)Vol.43No.5Oct.2004 文章编号:042727104(2004)0520737205Ξ分布式环境下的序列模式发现研究邹　翔,张　巍,肖明军,蔡庆生(中国科技大学计算机系,合肥　230027)摘　要:提出一种称为DMSP(Distributed Mining of Sequential Patterns)的算法,以解决分布式环境下的序列模式挖掘问题.其主要思想是:利用前缀投影技术划分模式搜索空间,降低数据库的规模,生成局部序列模式;利用模式前缀指定选举站点降低通信开销;多线程异步运行,提高算法的并行性.实验结果显示:在具有海量数据的局域网环境中,DMSP算法的性能优于将数据集中后采用GSP算法65%以上.关键词:数据挖掘;序列模式;分布式算法中图分类号:TP18 文献标识码:A序列模式(Sequential Pattern)的发现由Agrawal和Srikant1于1995年首先提出,是数据挖掘研究的重要内容.现有算法大多处理单计算机系统上的序列模式挖掘问题,对于分布式的序列数据,在各单机系统上执行挖掘算法所得到的序列模式只是针对局部数据有效的,不是全局有效的序列模式.而如果将所有数据集中至一台计算机上执行挖掘算法,会造成巨大的通信开销.本文提出算法DMSP来解决分布式环境下的序列模式挖掘问题.1　相关研究针对序列模式挖掘,文献1,2提出了一种泛化序列模式挖掘算法GSP;文献3提出了基于前缀投影的序列模式挖掘算法Prefixspan.文献4～6提出了几种有效的序列模式维护算法,解决序列模式的增量式更新问题.文献7提出了基于树投影技术的两种不同的并行算法来解决分布内存并行计算机的序列模式发现.文献8提出了共享内存计算机上的序列模式发现问题的处理方法.文献9提出了FDM 算法解决分布式环境中的关联规则挖掘问题.文献10提出了CDM框架解决分布式环境中的分类学习问题.据我们所知,目前尚没有公开发表的关于分布式环境中序列模式挖掘问题研究的文献.2　问题定义分布式环境下的序列模式挖掘问题的形式化描述如下:设分布式环境中存在m个数据站点S1,S2,…,S m,站点S i(i=1,2,…,m)上的数据序列集合记为db i,所有站点上数据序列的集合记为DB,db1∪db2∪…∪db m=DB且db1∩db2∩…∩db m=N IL.站点上的数据序列记为(Seq-ID,Trans-List),其中Seq-ID代表序列标识,Trans-List是事务列表.Trans-List=(Trans1,Trans2,…,Trans n),Trans= (trans2time,Itemset),trans2time代表事件发生时间,Itemset是一个项目集.序列(sequence)记为<se1, se2,…,se n>,se k(k=1,2,…,n)代表项目集.设序列A=<se1,se2,…,se n>,序列B=<se’1,se’2,…,Ξ收稿日期:2004205211基金项目:国家自然科学基金资助项目(70171052,60075015)作者简介:邹　翔(1977—),博士;蔡庆生(1938—),教授,博士生导师.se ’m >,若存在i 1<i 2<…<i n 使得se 1∈se ’i 1,se 2∈se ’i 2,…,se n ∈se ’in ,则称序列A 是序列B 的子序列.若se 包含在一个数据序列中,我们称该数据序列支持se.在分布式环境中的一个序列s ,数据站点S i (1<i <m )上包含s 的数据序列总数称为s 在数据站点S i 上的局部支持计数,记为count i (s );分布式环境中包含s 的数据序列总数称为s 的全局支持计数,记为count (s )=6mi =1counti (s ).最小支持度minSupp 是一个阈值,一般由用户指定,全局最小支持计数minCount =|DB |3minSupp.满足count (s )≥minCount 称之为全局序列模式(global sequential pattern );局部序列模式(local sequential pattern )满足与全局序列模式相同的最小支持度minSupp.3　分布式序列模式挖掘的有关技术本节介绍算法DMSP 中使用的有关技术.包括采用前缀投影技术生成局部序列模式,局部序列模式与全局序列模式之间存在的特殊性质,全局序列模式生成技术.3.1　采用前缀投影技术生成局部序列模式所有的序列模式按其搜索次序形成了一棵序列树,树的根标记为N IL ,第1层为L1序列模式,第2层为L2序列模式,…,对树中处于第1层以下的任意节点,设长度为L ,其父节点是其前缀,长度为L 21;其子节点以它为前缀,长度为L +1.序列树可以根据L1序列模式划分为多个子树,我们称这些子树为L1子树(相应的,长度为k 的序列模式所对应的子树记为L k 子树).在各数据站点S i (i =1,2,…,m )上,我们采用PrefixSpan 算法6,按字典序依次生成各个L1子树.我们将各数据站点生成的子树称为局部子树(local subtree ),则各数据站点生成的L1子树称为局部L1子树.而将最终生成的全局频繁序列所构成的子树称为全局子树(global subtree ),全局子树中所有序列模式以子树根节点对应序列模式为前缀.此外,我们在生成L1投影数据库时删除了所有非频繁项,因为非频繁项在并不出现在局部序列模式和全局序列模式中,进一步降低了投影数据库规模.3.2　局部序列模式与全局序列模式之间存在的特殊性质定义1　对于站点S i (1≤i ≤m )上的一个局部序列模式se ,如果se 同时也是全局序列模式,我们称se 为S i 上的全局2本地序列模式,记为gl 2seq.引理1　对于任意一条全局序列模式se ,存在站点S i ,se 和其所有子序列都是S i 上的gl 2seq.证　假设不存在这样的站点S i ,则由问题定义知:Count i (se )<minCount i (i =1,2,…,m ).因此,DB 中包含se 的序列总数为:Count (se )=Count 1(se )+…+Count m (se )<minCount 1+…+minCount m =minsupp 3|DB|.则se 不满足最小支持度,故假设不成立.由Apriori 性质可知se 的所有子序列都是S i 上的gl 2seq.定义2　对任意一个全局L1序列模式x ,对应的全局L1子树记为{x }2seq ;如果它在站点S i 上是gl 2seq ,则在S i 上对应的局部L1子树记为{x }2seq i ,对应的L1投影数据库记为{x}2DB i .将所有局部L1子树的集合记为UL 1,UL 1=∪x ∈L1∪m i =1{x }2seq i .定理1　所有全局序列模式的集合F G 是所有局部L1子树的集合UL 1的子集.证　UL 1=∪x ∈L1∪m i =1{x }2seq i =∪m i =1∪x ∈L1{x }2seq i ,根据PrefixSpan 算法6,∪x ∈L1{x }2seq i 即为站点S i 上的所有局部L1子树集合;因此F G Α∪m i =1∪x ∈L1{x }2seq i ,即F G ΑUL 1.3.3　全局序列模式生成技术在各站点上,采用前缀投影技术生成了局部序列模式.为判断它们是否为全局序列模式,我们需要得到这些局部序列模式的全局支持计数.如果我们采用广播方式统计所有局部序列模式的全局支持度,则计算一条局部序列的全局支持度的通信次数是O (m 2).通常情况下,很少有局部序列在所有站点上均是局部频繁的.因此,在通过广播方837复旦学报(自然科学版) 第43卷式得到全局L1序列模式后,我们将每个局部L1子树{x }2seq i 拆分为多个L2子树,使用一个分配函数,如哈希散列方法,将L2子树分配到相应站点,该站点称为该子树上所有序列的选举站点,负责统计它们的全局支持计数.每个局部序列的选举站点是唯一的,计算一条局部序列的全局支持计数的通信次数是O (m ).选举站点收到所有站点发送的L2子树集合,将具有相同前缀的L2子树合并为一个L2子树.对于合并后的L2子树中的每个节点,向其支持计数未知站点发送支持计数请求.各站点接受到所有选举站点的序列计数请求,扫描局部L1投影数据库得到序列计数,将结果传回选举站点.选举站点收到所有站点传回的计数值,生成相应全局L2子树,并将其向所有其他站点广播.4　算法DMSP 的详细描述算法DMSP 在分布式环境的所有数据站点S i (i =1,2,…,m )上执行,由三个线程组成,线程Main 负责生成局部序列模式和将其发送至相应选举站点,并负责启动其他两个线程;线程Polling 负责对局部序列模式全局支持计数的统计;线程Reply 负责接收序列计数请求,扫描投影数据库,并将结果返回给选举站点.Main 线程按以下步骤运行:(1)生成全局L1序列模式并将其加入结果集F G ;(2)启动Polling 和Re 2ply 线程;(3)对S i 上的每个长为1的gl 2seq ,采用PrefixSpan 算法生成相应的局部L1子树,并根据选举站点将其划分为L2子树的集合,发送到相应的选举站点;(4)等待Polling 和Reply 线程运行结束;(5)输出F G .Polling 线程按以下步骤运行:(1)接受各站点发送的L2子树集合,将具有相同前缀的子树合并;(2)对合并生成的每个子树,以宽度优先策略遍历合并后子树的每个节点,将以它为根的子树插入对应其计数值未知站点的请求集合中;(3)向各站点发送支持计数请求;(4)接收各站点发送的计数结果;(5)删除非全局频繁序列;(6)广播当前站点S i 得到的全局频繁序列.Reply 线程按以下步骤运行:(1)接受各站点发送的计数请求;(2)扫描相应投影数据库一次,得到请求集合中每一候选序列的计数值;(3)向各站点发送应答;(4)接收Polling 线程发出的全局频繁序列广播.5　算法的性能分析和实验评估我们知道,磁盘的I/O 形成算法运行的主要时间开销.对于站点S i 上的数据序列集合db i ,仅需扫描两次;对于每个L1投影数据库,我们需要扫描三次;对于L k (k >1)投影数据库,也仅需扫描两次.从而使得算法具有较低的I/O 开销.在内存中,存放着当前处理的投影数据库,当前待扫描的L1投影数据库,Polling 线程生成的合并后L2子树集合,Reply 线程接受各站点发送的需要计数的序列集合.由于三个线程异步运行,实际运行中上述投影数据库和数据结构一般不会同时出现在内存中.因此,算法实际所占的内存要小得多.对于每条候选序列,由于采用选举站点进行计数,其通信开销为O (m ).由于各选举站点处理具有不同前缀的候选序列,因此所生成的全局频繁序列具有不同前缀,每条全局频繁序列仅广播一次,使得算法具有较低的通信开销.为验证算法的性能,我们选取了实验室几台微机组成的局域网作了测试,所有微机的运行环境为Pentium III 800/256M ,Windows 2000,网速为10Mb.实验数据采用来自IBM Almaden 实验室的Quest 项目提供的人工数据生成程序assocgen ,数据库大小为308M.采用随机抽样的方式将数据分割存放在这些微机(站点)上.我们采用算法D GSP 与DMSP 算法比较,D GSP 算法分为两步:第一步将分布在各数据站点的数据序列集中;第二步采用GSP 算法2对集中后的数据序列集合进行挖掘.因此,算法D GSP 的运行时间由两部分组成:数据集中时间和序列挖掘时间.实验结果如图1～3(见第740页)所示.图1为站点数变化时算法DMSP 和将算法D GSP 执行时间的937第5期邹　翔等:分布式环境下的序列模式发现研究比较,设置最小支持度为0.01.测试结果显示,采用算法DMSP 需要更少的运行时间,算法DMSP 的执行效率比算法D GSP 提高65%以上.图2为最小支持度变化时算法DMSP 和算法D GSP 执行时间的比较,设置站点数为5,测试结果显示,随着支持度增加,算法DMSP 的运行时间快速降低.图3为数据量变化时算法DMSP 和算法D GSP 执行时间的比较,设置站点数为5,测试结果显示,随着数据增加,算法DMSP 的运行时间的增加明显少于算法D GSP.从上面的实验结果我们得到,算法DMSP 明显优于算法D GSP ,它具有良好的可伸缩性,适用于分布式海量序列数据的挖掘.本文对在分布式环境中挖掘序列模式问题进行了研究,提出了一种称为DMSP 的分布式序列模式挖掘算法,算法具有较低的I/O 开销,内存开销和通信开销. 参考文献:1　Agrawal R ,Srikant R.Mining sequential patterns A .In :Phili p S Y ,Arbee L ,Chen P ,eds.Proceedings of the International Conference on Data Engineering C.Tai pei :IEEE Computer S ociety ,1995.3214.2　Agrawal R ,Srikant R.Mining sequential patterns :G eneralizations and performance improvements A .In :Jarke M ,ed.Proceeding of the International Conference on Extending Database Technology C .Colorado ,USA :S pringer 2Verlag ,1996.3217.3　Han J ,Pei J ,Mortazavi 2Asl B ,et al .PrefixS pan :Mining sequential patterns efficiently by Prefix 2Projectedpattern growth A .In :Alex G ,Per 2Ake L ,eds.Proceedings of the International Conference on Data Engi 2neering C.Heidelber g ,G ermany :IEEE Press ,2001.2152226.4　Parthasarathy S ,Zaki M J ,Ogihara M ,et al .Incremental and interactive sequence mining A .In :FredricG ,ed.Proceedings of the 8th International Conference on Information and Knowled ge Management C .K ansas City ,Missouri ,USA :ACM ,1999.2512258.5　Masseglia F ,Poncelet P ,Teisseire M.Incremental mining of sequential patterns in large databases EB/OL .http :///masseglia00incremental.html ,2000201210/2003212212.6　邹　翔,张　巍,蔡庆生,等.大型数据库中的高效序列模式增量式更新算法J .南京大学学报(自然科学版),2003,39(2):1652171.7　Guralnik V ,G arg N ,K arypis G.Parallel tree projection algorithm for sequence Mining J .L ecture Notes in Com puter Science ,2001,2150:3102320.8　Zaki M J.Parallel sequence mining on shared 2memory machines J .Journal of Parallel and Dist puting ,2001,61:4012426.9　Cheung D ,Han J ,Vincent T Ng ,et al .A fast distributed algorithm for mining association rules A .In :Wei S ,Naughton J ,eds.Proceedings of International Conference on Parallel and Distributed Inforamtion S ystemsC.Miami Beach ,Florida :IEEE Com puter S ociety ,1996.31244.10　K argupta H ,Park B ,Hershbereger D ,et al .Collective data mining :A new perspective toward distributed da 2ta mining A .In :K ar gupta H ,Chan P ,eds.Accepted in the Advances in Distributed Data Mining M .Cambridge MA :AAAI/MIT Press ,1999.047复旦学报(自然科学版) 第43卷The R esearch Sequential Pattern Discoveryin Distributed EnvironmentZOU X iang ,ZH ANG Wei ,XI AO Ming 2jun ,CAI Qing 2sheng(Depart ment of Com puter Science ,U niversity of Science and Technology of China ,Hef ei 230027,China )Abstract :An algorithm called DMSP (Distributed Mining of Sequential Patterns )is proposed in order to deal with mining sequential patterns in distributed environment.The main idea is that each site utilizesprefix 2projected technique which divides the pattern search space and decreases the size of the database to generate local sequential patterns ;each site utilizes polling site associated with prefix to decrease the cost of communication ;multi 2threads run asynchronously in each site to increase the concurrency of algorithm.The experiments show that algorithm DMSP is outperforming ap 2plying algorithm GSP after centralizing data by above 65percent and scaleable over LAN with huge amount of data.K eyw ords :data mining ;sequential pattern ;distributed algorithm～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～(上接第736页)R esearch on Learning B ayesian N et work andIts Application in T ext DetectionsWANG Rong 2gui ,ZH ANG Y ou 2sheng ,G AO J un ,PE NG Qing 2song ,H U Liang 2mei(College of Com puter and Inf orm ation ,Hef ei U niversity of Technology ,Hef ei 230009,China )Abstract :A learning approach is proposed to solve the problems of conditional probability assignation in large scale Bayesian network.Firstly ,a new hierarchical Bayesian Network model is defined based on class hierarchical structure ,which is used to represent large scale Bayesian network.Then ,the train data set is changed from a single table to a database composed of some database tables.And each database table corres ponds to a Bayesian network block.Based on that ,a formula of conditional probability is developed.And each conditional probabilistic table of Bayesian network block can be calculated from the database tables res pectively.Properly adjust the attribute number in each database table can assure the validity of this learning approach.Finally ,experiments in automatic detection and location of texts in images show the feasibility of this hierarchical Bayesian network and learning approach.K eyw ords :Bayesian networks ;class hierarchical structure ;hierarchical Ba yesian network ;machine learning 147第5期邹　翔等:分布式环境下的序列模式发现研究。

分布式数据库查询优化算法的研究的开题报告

分布式数据库查询优化算法的研究的开题报告一、选题背景随着互联网技术的不断发展，分布式数据库技术已经得到了广泛的应用。

相对于传统的集中式数据库，分布式数据库具有更高的可扩展性、容错性和性能等优势。

但是，由于数据分布在不同的节点中，查询操作的效率较低，需要对查询过程进行优化，提高查询效率。

二、研究现状当前已经有很多针对分布式数据库查询优化的研究，其中一些重要的算法包括并行查询、基于模式的查询计划、混合查询、自适应查询优化等。

这些算法均有其优缺点，在特定情况下具有一定的适用性。

三、研究内容本项目旨在研究分布式数据库查询优化算法，在多节点的分布式系统环境下提高查询效率。

具体而言，研究内容包括以下方面：1. 分析现有的分布式数据库查询优化算法，总结其优缺点以及适用范围等。

2. 探究并行查询技术在分布式系统中的应用，并根据实际情况设计出相应的并行查询算法。

3. 研究基于模式的查询计划，通过对数据库的结构和数据分布的分析，利用分布式系统的特点，设计出相应的查询计划。

4. 探索混合查询技术在分布式系统中的应用，研究如何通过合理的选择查询方式来提高查询效率。

5. 研究自适应查询优化技术，在查询过程中根据不同的数据分布和查询模式动态调整查询计划，提高查询效率。

四、预期成果本项目预期能够研究出一些有效的分布式数据库查询优化算法，在实际应用中能够提高查询效率，降低系统负载，提高整个系统的性能。

具体的成果包括以下几点：1. 对现有的分布式数据库查询优化算法进行总结和评价。

2. 设计出适用于分布式系统环境下的并行查询、基于模式的查询计划、混合查询、自适应查询优化等算法。

3. 在大规模的数据库系统中进行实验，测试所设计的算法的性能及效果。

4. 发表相关的学术论文或技术报告。

五、研究方法本项目主要采用以下几种研究方法：1. 分析大量的分布式数据库优化相关的文献和资料，了解分布式系统的数据分布和查询模式等情况。

2. 在分布式数据库集群中搭建实验环境，进行各种算法的实验测试。

分布式算法导论

分布式算法导论
分布式算法是一种应用于分布式系统中的算法，该算法使分布式
系统能够实现协同工作，共同完成任务和处理数据。

在现代分布式系
统中，分布式算法已成为解决复杂问题和处理大容量数据的重要工具。

一、理论基础
分布式算法的核心理论是拜占庭将军问题(BG problem)，该问题
涉及到多个将军的协同作战。

将军之间通过消息交流进行决策，但是
存在将军叛变的情况，这种情况可以看成是消息传输中的故障，问题
就是如何让其他将军感知到叛变的将军，从而做出正确的决策。

二、应用领域
分布式算法在各个领域都有应用，其中最为广泛的应用是在分布
式数据库、分布式存储和分布式计算中。

在分布式数据库中，分布式
算法用于数据同步和数据迁移；在分布式存储中，分布式算法用于副
本选择和负载均衡；在分布式计算中，分布式算法用于任务分配和结
果合并等。

三、常用算法
1. 拜占庭容错算法：解决异步分布式系统中的故障，确保系统
安全可靠。

2. 共识算法：每个节点自主发出提案，经过一定的投票和协商，最终达成共识。

常用的共识算法有Paxos算法和Raft算法。

3. 分布式锁算法：保证分布式系统中多个节点对同一个资源的
访问具有互斥性和排他性，防止数据竞争。

四、总结
分布式算法是分布式系统中不可或缺的部分。

随着分布式系统的
需求越来越高，分布式算法也在不断发展和优化，成为更加高效和可
靠的工具。

对分布式算法和分布式系统的深入理解将对建立强大的分
布式应用有很大的帮助。

模式识别与智能系统硕士毕业论文选题(100个)

模式识别与智能系统硕士毕业论文选题（100个）网络头像的识别与分类研究基于深度学习的前列腺癌超声图像辅助诊断技术研究基于多模型交互的关键设备剩余寿命预测目标驱动的移动机器人自主导航研究基于C3D-BiLSTM网络和代价敏感学习的阿尔兹海默症图像分类算法分布式延时工业系统软测量建模与应用基于显著性区域的无参考图像质量评价方法研究弱监督时序动作检测算法研究基于判别式分类器的视频目标跟踪算法研究基于情感特征解耦学习的表情识别方法研究非线性系统滤波粒子退化解决策略与方法研究视频超分辨率重建中的细节保持算法研究基于视频内容的动态摘要生成算法研究基于目标表示增强的相关滤波跟踪算法研究基于GNN的小样本分类算法研究基于非负矩阵分解的降维方法研究与应用基于编解码模型的视频文本描述算法研究基于GAN和GRU的时间序列预测和填补方法研究人与物交互行为识别方法研究混合交叉熵算法求解模糊分布式流水线复杂调度问题神经网络多任务连续学习中灾难性遗忘问题的研究基于深度学习的可回收垃圾视觉分拣系统基于人体姿态迁移的视频生成方法研究基于图卷积的图像文本描述算法研究基于深度度量学习的小样本图像分类方法研究多源域深度迁移学习方法研究基于线结构光的旋转物体动态三维测量方法第一视角行为识别算法研究核相关滤波与卷积神经网络相结合的目标跟踪算法的研究基于主动Lamb波的碳纤维复合材料疲劳损伤结构健康监测方法研究面向森林火情的无人机航迹规划算法研究基于U-net的光纤散斑图像复原研究管路系统的分数阶减振降噪研究及故障分析管路系统的分数阶减振降噪研究及故障分析基于SiamRPN网络的回归损失函数及视觉跟踪研究基于信号质量评估的日常血氧及心率检测研究基于YOLOv3的目标检测方法研究基于扫频听觉诱发电位的听力损失检测方法研究基于光度学分析的高精度结构光三维重建方法研究基于神经肌肉生理信息的吞咽与发音功能评估方法研究基于机器学习的医学影像模态转换及其临床应用基于智能鲁棒模式识别的临床可行的多自由度控制假肢方法研究基于深度学习的磁共振动态成像基于孪生网络的单目标跟踪算法研究复杂场景下基于YOLOv3的人脸检测研究基于学习人类策略的移动机器人控制方法研究基于多源神经信号融合的人体运动意图识别研究肝肿瘤超声引导穿刺机器人的系统设计与控制基于中层语义表征的视频行为分析识别方法研究基于视觉的机械臂智能抓取系统研究基于主动红外入侵探测器的室内人员计数方法研究基于深度学习的金刚石锯片裂纹检测方法研究基于迁移强化学习的跨区互联电网调度优化多品种单站点外骨骼人机生产线系统的建模与优化研究快速超像素图像分割算法及其应用研究基于点云数据的SLAM图优化研究基于机器视觉的碳纤维预浸料表面质量检测研究基于机器视觉的汽车路况感知技术研究纤维素基离子电驱动器与纳米发电机的设计及性能研究基于磁阻测量的硬质合金锯片检测方法研究网约车用户出行行为分析及需求预测——以海口市为例服务机器人远程过程调用框架设计与实现——以表情识别为例基于2D旋转激光的室内三维SLAM技术研究基于网络表示学习的异常用户检测方法研究基于深度神经网络的高光谱波段选择方法研究基于SSD的小目标检测算法研究基于注意力机制的生成式对抗网络的图像增强和补全算法研究机载综合导航系统建模及其实现基于生成式对抗网络的图像识别研究基于移动端的艺术品智能识别地下隧道电缆环境下的少样本目标检测算法研究基于xPC实时平台的HIL架构设计关键技术研究与实现PROFIBUS现场总线通信性能仿真研究常规岛仪表系统可靠性建模分析AST电磁阀失电特性研究与可靠性分析规模化风电机组调频性能关键技术研究及应用核电常规岛给水系统可靠性分析及故障诊断基于自由基光谱的预混火焰温度检测研究前臂静脉特征的提取与匹配方法研究基于深度信息的室内场景分割算法研究基于语义分割的图像篡改盲取证技术研究永磁同步电机转速环控制策略研究基于深度学习的极光局部结构识别与定位基于双目视觉的道路场景语义分割技术研究基于强化学习的足式机器人控制方法研究考虑动态干扰和间歇运动的运动目标检测方法研究基于LoRa物联网组网方法研究与系统实现面向康复的运动想象脑电分析及结合VR训练研究基于组合模型的燃煤电站电煤库存短期预测方法研究基于可分离信号的Wiener模型辨识方法研究基于案例推理的时间限制进食治疗肥胖方法研究面向旅游领域的实体预测方法研究基于改进RPN的深度学习目标检测方法研究基于物联网技术的图像火焰检测系统设计基于姿态分析和局部特征的人脸识别系统研究基于卷积神经网络的飞机蒙皮紧固件腐蚀损伤检测研究贝叶斯网络分类器的参数学习算法研究与实现基于稀疏表示的超分辨率重建关键技术研究基于DSmT的多粒度信息融合方法及其应用研究基于先验约束的超分辨率图像复原方法研究。

分布式算法

分布式算法算法设计与分析SA16011041 楼松豪分布式算法1.分析在同步和异步模型下，convergecast算法的时间复杂性答：引理：在汇集算法的每个容许执行里，树中每个高为t子树根结点在第轮里收到所有孩子的msg。

(1)在同步模型中，最坏情况下，算法每轮只有一个msg传递，而最大的论数为n-1轮，此时生成树是一条直线，所以时间复杂度为O(n-1);(2)异步模型中，每个距离pr为t的处理器pi发送的消息至多需要t时间才能被pr收到，因此与同步模型相同，在最坏情况下，其时间复杂度为O(n-1)，即所有节点都在一条直线上时。

2.证：从pr可达当且仅当它曾设置过自己的parent变量答：必要性：因为图G是由parent和children确定的静态图，任一节点在收到M后才会加入到图中。

即可达节点收到过M，执行了算法2.2的第五行。

由于是容许执行的，所以第7行（parent:=j）也会执行。

充分性：若算法2.2的第7行执行过了，因为是容许执行，则必然有第5行也执行过了。

即节点收到过M。

而M又是从pr发出的，所以该节点是从pr可达的。

3.证明Alg2.3构造一棵以Pr为根的DFS树。

答：证明：(1)连通性：算法2.3构造的图必然是连通的，因为原图是连通的，反证法：假设pi和pj相邻，pi是从pr可达的，但pj是不可达的，因为从pr可达当且仅当它曾设置过自己的parent变量，则pi必设置过自己的parent，而pj的parent=nill，又因为pj属于pi的unexplored集合，所以pi必会发送M给pj，而pj接收到M后根据算法将自己parent设置为pi，这与假设矛盾。

因此图连通的。

(2)无环：假设它是有环的，则设环为p1,p2,p3...pi,p1.又设p1是环中最早收到M的，它的parent为pi，且M会沿着环传递到pi而pi发送M到p1时，因为parent为非空，会发送reject信息给pi，因此pi和p1之间不可能有边，所以矛盾。

基于分布式计算的机器学习算法研究及应用

基于分布式计算的机器学习算法研究及应用随着社会经济不断发展，机器学习逐渐成为了研究的热门领域之一。

而基于分布式计算的机器学习算法也在近年来受到越来越多的关注和追捧。

一、分布式计算与机器学习首先，我们需要了解分布式计算与机器学习的基本概念。

分布式计算，在计算机领域中，是指计算机网络中的多台计算机协同工作，共同完成一个计算任务的计算模型。

这种计算模型将数据分成一部分一部分的，分配给不同的计算机进行处理，在最后将处理结果整合起来形成最后的结果。

机器学习，则是人工智能领域的一个分支，通过让计算机从数据和经验中学习，并适应不断变化的环境，从而完成一定的任务。

二、基于分布式计算的机器学习算法那么，基于分布式计算的机器学习算法，在这两个概念的基础上是怎样实现的呢？基于分布式计算的机器学习算法，也称为分布式机器学习，是指在集群环境下，通过将机器学习的模型和算法分配到多台计算机进行并行计算，从而加快计算速度和提高计算准确性。

常见的分布式机器学习算法有：1、MapReduceMapReduce是一个分布式计算的编程模型，由Google公司提出，并成为了Hadoop等分布式计算框架的重要组成部分。

该模型通常将需要处理的数据通过Map函数进行切分处理，然后再通过Reduce函数进行整合和统计。

2、SparkSpark是目前比较流行的分布式计算框架之一，它提供了Spark Core和Spark SQL等模块，支持包括机器学习在内的多种数据处理和计算任务。

3、PS（Parameter Server）PS作为一种分布式机器学习框架，主要解决的是在大规模数据集下，模型参数的协调问题。

PS采用参数服务器的方式，将数据分成多个部分进行计算，再通过共享参数来优化整体的模型性能。

三、分布式机器学习的应用在实际应用中，分布式机器学习可以被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

以图像识别为例，分布式机器学习可以解决传统算法在处理大规模图像数据集时计算速度过慢的问题。

序列模式挖掘综述

05
序列模式挖掘的未来研究方向
高效算法设计
算法优化
针对现有算法的瓶颈进行优化，提高挖掘效率，减少计算资源和时间消耗。
并行计算
利用并行计算技术，将算法拆分并分配到多个处理器或计算机上执行，加速挖掘过程。
分布式计算
采用分布式计算框架，将数据和计算任务分布到多个节点上，实现大规模数据的快速处理。
3
增量序列模式挖掘在网络安全、实时监控和金融风控等领域有广泛应用，例如网络流量分析、视频监控和交易行为分析等。
分布式序列模式挖掘
分布式序列模式挖掘是一种基于分布式计算框架的算法，它能够处理大规模的序列数据。
分布式序列模式挖掘通过将数据分布到多个节点上进行并行处理，以提高挖掘效率。
分布式序列模式挖掘在大数据分析、商业智能和云计算等领域有广泛应用，例如用户行为分析、市场趋势预测和日志分析等。
03
序列模式挖掘的优化技术
基于划分的优化
总结词
基于划分的优化技术将数据集划分为若干个子集，然后独立地对每个子集进行挖掘，最后将结果合并。
详细描述
基于划分的优化技术通过将大型数据集划分为较小的子集，可以显著降低挖掘过程的计算复杂度。每个子集可以独立地进行挖掘，提高了处理大型数据集的效率。然而，这种技术可能会忽略跨越不同子集的模式。
详细描述
基于树的优化技术利用树结构来组织数据和模式，可以有效地处理具有层次结构的数据集。树结构的遍历可以高效地发现模式，并且能够处理大型数据集。然而，构建和维护树结构需要一定的时间和空间复杂度。
基于矩阵的优化
总结词
基于矩阵的优化技术将数据集转换为矩阵形式，然后利用矩阵算法进行模式挖掘。
详细描述

大数据的理解与分布式进化计算方法

16
可行的大数据分析方法
问题拆分方法
…
...
值得研究的拆分方法
随机拆分按任务拆分按目标拆分
复杂多目标问题
min
g ( x,
i
)
(1) i
f1(
x)
(2) i
f2
( x)
where
(1) i
(2) i
1
目标1 (f1)
min g (x, λ1) min g (x, λ2) min g(x, λ3)
由根节点逐层扩展，节点的子任务异构
相应地，异构地设置子种群的操作和参数，使得：越接近顶层的子种群越倾向全局探索，越接近底层的子种群越倾向局部寻优
第一层扩展节点
根节点（全局信息）
反馈型通讯
自顶向下传递控制信息自底向上反馈本地评估
信息异步通讯
第二层扩展节点
25
解决方案
关键技术3：计算资源的自适应配给
大数据的理解与分布式进化计算方法
1
主要内容
对大数据的理解分布式进化计算
大数据是什么？
社交媒体
社交网站产生的文字、图片、
“大数据”
视频等数据
电信
“大数据”
从各种移动终端和通信网络
获取的数据
大数据就是存储量级超TB的数据？
由医疗机构
医疗
保存的记录和标本构成
“大数据”
的数据集
大数据就是多种数据的综合体？具有4V特征的数据就是大数据？
总任务
子任务1 • 计算需求C1 • 存储需求S1
子任务2 • 计算需求C2 • 存储需求S2
子任务3 • 计算需求C3 • 存储需求S3