面向数据特征的分布式数据挖掘研究
数据挖掘毕业论文题目
数据挖掘毕业论文题目数据挖掘毕业论文题目本文简介：数据挖掘技术已成为计算机领域的一个新的研究热点，其应用也渗透到了其他各大领域。
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数据挖掘毕业论文题目一： 1、基于数据挖掘的方剂配伍规律研究方法探讨 2、海量流数据挖掘相关问题研究 3、基于MapReduce 的大规模数据挖掘数据挖掘毕业论文题目本文内容：数据挖掘技术已成为计算机领域的一个新的研究热点，其应用也渗透到了其他各大领域。
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数据挖掘毕业论文题目一： 1、基于数据挖掘的方剂配伍规律研究方法探讨 2、海量流数据挖掘相关问题研究 3、基于MapReduce的大规模数据挖掘技术研究 4、地质环境数据仓库联机分析处理与数据挖掘研究 5、面向属性与关系的隐私保护数据挖掘理论研究 6、基于多目标决策的数据挖掘方法评估与应用 7、基于数据挖掘的煤矿安全可视化管理研究 8、基于大数据挖掘的药品不良反应知识整合与利用研究 9、基于动态数据挖掘的电站热力系统运行优化方法研究 10、基于支持向量机的空间数据挖掘方法及其在旅游地理经济分析中的应用 11、移动对象轨迹数据挖掘方法研究 12、基于数据挖掘的成本管理方法研究 13、基于数据挖掘技术的财务风险分析与预警研究 14、面向交通服务的多源移动轨迹数据挖掘与多尺度居民活动的知识发现 15、面向电信领域的数据挖掘关键技术研究 16、面向精确营销基于数据挖掘的3G用户行为模型及实证研究 17、隐私保护的数据挖掘算法研究 18、造纸过程能源管理系统中数据挖掘与能耗预测方法的研究 19、基于数据挖掘的甲肝医疗费用影响因素与控制策略研究 20、基于特征加权与特征选择的数据挖掘算法研究 21、基于数据挖掘的单纯冠心病与冠心病合并糖尿病的证治规律对比研究 22、基于数理统计与数据挖掘的《伤寒论》温里法类方方证辨治规律研究 23、大规模数据集高效数据挖掘算法研究24、半结构化数据挖掘若干问题研究 25、基于数据挖掘与信息融合的瓦斯灾害预测方法研究 26、基于数据挖掘技术的模糊推理系统 27、基于CER模式的针灸干预颈椎病颈痛疗效数据挖掘研究 28、时间序列数据挖掘中的特征表示与相似性度量方法研究 29、可视化数据挖掘技术在城市地下空间GIS中的应用研究30、基于多目标决策的数据挖掘模型选择研究 31、银行数据挖掘的运用及效用研究 32、基于用户特征的社交网络数据挖掘研究 33、中医补益方数据库的构建及其数据挖掘 34、时间序列数据挖掘若干关键问题研究 35、药物不良事件信息资源整合与数据挖掘研究数据挖掘毕业题目二： 36、基于数据挖掘的火灾分析模型及应用研究 37、道路运输信息系统的数据挖掘方法研究与应用38、基于数据挖掘的道路交通事故分析研究 39、基于RFID的物流大数据资产管理及数据挖掘研究 40、基于数据挖掘的金融时间序列预测研究与应用 41、基于数据挖掘的战略管理会计若干问题研究 42、基于数据挖掘技术构建电信4G客户预测模型的研究 43、大数据挖掘中的并行算法研究及应用 44、数据挖掘技术在个性化网络教学平台中的应用研究 45、基于数据挖掘技术的金融数据分析系统设计与实现 46、基于数据挖掘的花旗银行国内零售业务营销策略研究 47、数据挖掘在零售银行精准营销中的应用研究 48、基于贝叶斯网络的数据挖掘应用研究 49、Web数据挖掘及其在电子商务中的应用研究 50、一种基于云计算的数据挖掘平台架构设计与实现 51、基于灰色系统理论的数据挖掘及其模型研究 52、时间序列数据挖掘研究 53、数据挖掘技术与关联规则挖掘算法研究 54、空间数据挖掘的研究 55、海量数据挖掘技术研究 56、基于关联规则数据挖掘算法的研究 57、数据挖掘相关算法的研究与平台实现 58、基于形式概念分析的图像数据挖掘研究 59、数据挖掘中聚类方法的研究 60、基于粗糙集的数据挖掘方法研究 61、数据库中数据挖掘理论方法及应用研究 62、基于地理信息系统空间数据挖掘若干关键技术的研究 63、基于支持向量机的过程工业数据挖掘技术研究 64、隐私保护的数据挖掘 65、基于粗糙集的数据挖掘方法研究 66、数据挖掘技术与分类算法研究 67、高光谱数据库及数据挖掘研究 68、数据挖掘中聚类若干问题研究 69、基于数据挖掘的电站运行优化理论研究与应用 70、面向电信CRM的数据挖掘应用研究数据挖掘毕业论文题目三： 71、基于数据挖掘与信息融合的故障诊断方法研究 72、基于数据挖掘的基坑工程安全评估与变形预测研究 73、面向服务的数据挖掘关键技术研究74、道路交通流数据挖掘研究 75、基于消错理论的数据挖掘错误系统优化方法及应用研究 76、基于数据挖掘的当代不孕症医案证治规律研究 77、时间序列数据挖掘中的维数约简与预测方法研究 78、基于物联网的小麦生长环境数据采集与数据挖掘技术研究 79、基于数据挖掘的网络入侵检测关键技术研究 80、基于方剂数据挖掘的痹证证治规律研究 81、数据挖掘中数据预处理的方法研究82、云计算及若干数据挖掘算法的MapReduce化研究 83、基于HADOOP的数据挖掘研究 84、基于云计算的海量数据挖掘分类算法研究 85、基于大数据的数据挖掘引擎 86、基于Hadoop的数据挖掘算法研究与实现 87、基于YARN的数据挖掘系统的设计与实现 88、机器学习算法在数据挖掘中的应用 89、数据挖掘中关联规则算法的研究与改进 90、数据挖掘在股票曲线趋势预测中的研究及应用 91、基于云计算的数据挖掘平台研究 92、基于数据挖掘技术的联网审计风险控制研究 93、数据挖掘技术在P2P网络金融中的应用研究 94、基于数据挖掘和网络药理学的清热类中成药组方规律研究 95、聚类分析数据挖掘方法的研究与应用 96、基于RBF神经网络的数据挖掘研究 97、面向电子商务的web 数据挖掘的研究与设计 98、数据挖掘分类算法研究 99、Web数据挖掘在电子商务中的应用研究 100、基于决策树的数据挖掘算法研究与应用 101、数据挖掘中的聚类算法研究 102、基于多结构数据挖掘的滑坡灾害预测模型研究103、渐进式滑坡多场信息演化特征与数据挖掘研究 104、基于数据挖掘的《临证指南医案》脾胃病证治规律研究 105、基于数据挖掘从经验方和医案探析岭南名医治疗妇科疾病的诊疗和用药规律数据挖掘毕业论文题目四： 106、基于数据挖掘技术分析当代中医名家湿疹验方经验研究 107、基于数据挖掘技术分析当代中医名家银屑病验方经验研究 108、基于数据挖掘技术分析当代中医名家痤疮验方经验研究 109、数据挖掘中的聚类方法及其应用 110、面向数据挖掘的隐私保护方法研究 111、CRM中模糊数据挖掘及客户生命周期价值与客户满意度研究 112、基于数据挖掘的图书馆书目推荐服务的研究 113、数据挖掘算法优化研究与应用 114、在电子商务中应用Web数据挖掘的研究 115、基于数据挖掘的微博用户兴趣群体发现与分类 116、基于神经网络的数据挖掘分类算法比较和分析研究 117、数据挖掘在股票分析中的应用研究 118、数据挖掘在淘宝客户评价方面的研究与应用 119、数据挖掘在银行客户关系管理中的应用研究 120、数据挖掘中的统计方法及其应用研究 121、基于数据挖掘的客户价值管理研究 122、数据挖掘中聚类分析的研究 123、数据挖掘算法研究与应用 124、基于大数据挖掘的精准营销策略研究 125、基于k-means算法在微博数据挖掘中的应用 126、基于Hadoop的大数据平台数据挖掘云服务研究127、基于数据挖掘的管理会计的分析研究 128、基于粗糙集的数据挖掘改进的属性约简算法研究 129、应用Apriori关联规则算法的数据挖掘技术挖掘电子商务潜在客户 130、数据挖掘算法及其应用研究 131、基于云平台的数据挖掘算法的研究与实现 132、基于web的数据挖掘系统设计与实现 133、基于Hadoop平台的数据挖掘技术研究 134、基于数据挖掘的商业银行客户关系管理研究 135、数据挖掘技术在公安警务信息管理系统中的应用 136、基于高校人力资源的数据挖掘技术研究 137、数据挖掘聚类算法研究 138、数据挖掘技术与应用研究 139、数据挖掘中关联规则算法的研究及应用。
分布式数据库概念
分布式数据库概念一、前言随着传统的数据库技术日趋成熟、计算机网络技术的飞速发展和应用范围的扩充，数据库应用已经普遍建立于计算机网络之上。
这时集中式数据库系统表现出它的不足：数据按实际需要已在网络上分布存储，再采用集中式处理，势必造成通信开销大；应用程序集中在一台计算机上运行，一旦该计算机发生故障，则整个系统受到影响，可靠性不高；集中式处理引起系统的规模和配置都不够灵活，系统的可扩充性差。
在这种形势下，集中式DB的“集中计算”概念向“分布计算”概念发展。
分布计算主要体现在客户机/服务器模式和分布式数据库体系结构两个方面。
二、分布式数据库系统概述随着传统的数据库技术日趋成熟、计算机网络技术的飞速发展和应用范围的扩大，以分布式为主要特征的数据库系统的研究与开发受到人们的注意。
分布式数据库是数据库技术与网络技术相结合的产物，在数据库领域已形成一个分支。
分布式数据库的研究始于20世纪70年代中期。
世界上第一个分布式数据库系统SDD-1是由美国计算机公司（CCA）于1979年在DEC计算机上实现。
20世纪90年代以来，分布式数据库系统进入商品化应用阶段，传统的关系数据库产品均发展成以计算机网络及多任务操作系统为核心的分布式数据库产品，同时分布式数据库逐步向客户机/服务器模式发展。
三、DDBS(Distributed Database System)的分类（1）同构同质型DDBS：各个场地都采用同一类型的数据模型（譬如都是关系型），并且是同一型号的DBMS。
（2）同构异质型DDBS：各个场地采用同一类型的数据模型，但是DBMS的型号不同，譬如DB2、ORACLE、SYBASE、SQL Server等。
（3）异构型DDBS：各个场地的数据模型的型号不同，甚至类型也不同。
随着计算机网络技术的发展，异种机联网问题已经得到较好的解决，此时依靠异构型DDBS就能存取全网中各种异构局部库中的数据。
四、DDBS的特点和优缺点DDBS的基本特点：（1）物理分布性：数据不是存储在一个场地上，而是存储在计算机网络的多个场地上。
数据仓库与数据挖掘技术研究与应用
数据仓库与数据挖掘技术研究与应用1. 引言数据是当今社会的核心资源之一，企业需要从海量数据中提取有价值的信息以支持业务决策和发展。
数据仓库和数据挖掘技术是处理和分析大规模企业数据的重要手段。
本文将探讨数据仓库和数据挖掘技术的研究与应用。
2. 数据仓库技术2.1 数据仓库定义和特点数据仓库是一个面向主题、集成、历史和稳定的数据存储库。
数据仓库的主要特点包括：面向主题，即聚焦于特定业务领域的数据集合；集成，即从不同数据源中提取数据，转换为一致的格式和编码；历史，即保留不同时间点的数据快照以分析趋势和历史演变；稳定，即数据仓库结构和内容相对稳定，不随源系统而改变。
2.2 数据仓库架构数据仓库架构包括数据源层、ETL层、存储层和应用层。
数据源层包括企业各个应用系统、数据文件和传感器等各种数据来源。
ETL层负责数据的提取、转换和加载，将数据转换为适合数据仓库的格式。
存储层为数据提供持久化存储，包括数据仓库、数据集市和数据清单等不同层次的存储结构。
应用层提供多种用户界面和分析工具，以供用户查询和分析数据。
2.3 数据仓库建设数据仓库建设需要遵循一些基本原则，如需求驱动、迭代开发、数据治理和数据质量保障等。
实施建设的流程包括：需求分析、设计规划、技术实现和运营管理。
在规避风险和提高效率方面，可采用敏捷开发、自动化测试和基础设施自动化等现代开发技术。
3. 数据挖掘技术3.1 数据挖掘定义和技术分类数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息的技术。
数据挖掘技术可分为分类、聚类、关联规则和最优化等多种类型。
分类是明确将数据分为不同类别，如预测客户流失或判断股票波动等；聚类是将相似的数据分为同一类别，如在销售数据中识别消费者购买偏好；关联规则是寻找数据项之间的联系和规律，如在购物篮数据中识别购物行为模式；最优化则是寻求最佳状态或解决方案，如关于生产效率和资源利用的优化问题。
3.2 数据挖掘流程数据挖掘流程包括问题定义、数据准备、建模、评估和应用等阶段。
2023年10月 市场信息学 00893 自考真题
2023年10月市场信息学自考真题课程代码：00893一、单项选择题：本大题共20小题，每小题1分，共20分。
在每小题列出的备选项中只有一项是最符合题目要求的，请将其选出。
1．关于信息的描述，下列选项中错误的是A．信息具有生命期B．信息是数据的内涵C．信息本身不同于物质和能源D．信息的共享性可以表述为多个信源、一个信宿2．认为“信息是不确定性的减少或消除”的科学家是A．维纳B．阿罗C．香农D．柏拉图3．“事后诸葛亮”说明信息具有A．时效性B．普遍性C．主观性D．层次性4．组织中的管理信息可以用三个维度来描述，即纵向维度、横向维度和A．运行维度B．战略维度C．范围维度D．战术维度5．下列选项中，不属于信息识别技术的是A．条码技术B．无线射频技术C．光字符识别技术D．微信公众号上的调查问卷6．移动互联网从技术到业务上融合了移动通信网和A．物联网B．互联网C．以太网D．电信网7．将支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、相对稳定的、随时间变化的数据集合称为A．数据模式B．数据字典C．数据仓库D．数据挖掘8．通过模拟人在控制过程中的智能活动和行为特征，如自寻优、自适应、自学习、自组织等来研究和实现人工智能，这种方法是人工智能基本方法中的A．控制论方法B．符号计算方法C．符号处理方法D．连接机制方法9．用户为达到某一目的或解决某一问题客观需要的信息，包括有意识的和无意识的信息需求，这种信息需求的层次属于A．现实信息需求B．信息提问C．潜在信息需求D．客观信息需求10．按照表达形式划分，可以将信息来源划分为A．经济、科技、哲学艺术等B．文本、图像、多媒体等C．实物、电子、网络等D．空气、阳光、土壤等11．所购买的产品不受主流群体认同所产生的风险属于A．财务风险B．社会风险C．功能风险D．心理风险12．下列选项中，属于经验商品的是A．西红柿B．超市瓶装水C．没有质保的二手车D．名牌新电脑13．下列代理人的行为中，可能造成委托人不利选择的是A．偷懒耍滑B．学历造jiaC．假公济私D．出工不出力14．下列选项中，不属于抵押品的是A．有声誉的资产B．质量保证书C．委托契约D．有担保的债务15．在理解符号、文字、图形、图像表示的信息含义时，去掉歧义和其他干扰，这种信息筛选属于A．语法过滤B．语句过滤C．语用过滤D．语义过滤16．下列选项中，属于电子商务框架结构最底层的是A．硬件平台B．软件平台C．网络平台D．商务服务支持平台17．下列选项中，不属于商务智能核心技术的是A．OLAPB．数据仓库C．数据挖掘D．事务处理18．关于信息系统开发可行性分析，下列叙述错误的是A．新系统在当前技术条件下能否实现B．新系统能否在目标组织中成功实现C．新系统能否在规定的时间内开发完成D．新系统不需要考虑开发的成本和效益19．系统分析阶段，用于对数据流图中的数据和处理逻辑进行说明的工具是A．数据字典B．业务流程图C．组织结构图D．U/C矩阵20．采用渐进的方式，把系统开发的各个阶段压缩在一起，反复执行，这种开发方式是A．原型法B．生命周期法C．瀑布法D．可视化开发方法二、多项选择题：本大题共10小题，每小题2分，共20分。
大数据智能分析与数据挖掘研究
实用第一f智慧密集BSBaSEIEieSI3l3BBI3SeSBI3BBEIISBBBI3BI9@SI3eSI3aBeEISeBBei3iaEIBBeBI3BaEIEII3SS@ieEl®大数据智能分析与数据挖掘研究龙虎，彭志勇（凯里学院，贵州凯里556011）摘要：大数据智能分析与数据挖掘是从海量数据中提取更加本质和更加有用的规律性信息的重要手段，是挖掘智能和有价值信息的重要抓手。
通过运用文献研究法和系统法，对大数据智能分析与大数据挖掘进行了阐述，给出大数据智能分析涉及到的关键技术，对其关键技术进行了阐述，提出大数据挖掘方法、类型、工具和流程及应用，并阐明大数据挖掘中使用的关键技术，希望能为大数据智能分析以及大数据挖掘的研究者提供借鉴。
关键词：大数据；智能分析；数据挖掘大数据时代，随着5G移动技术、在线学习、机器学习和云计算、移动计算、分布式计算、并行计算、批处理计算、边缘计算、流计算、图计算以及区块链等新技术不断涌现，教育、科研、医疗、通信和电商等多个领域数据量的增加呈现出几何指数增长的态势，激增的海量数据背后隐藏着许多有价值的信息，如何对其进行更加智能的分析，以便更好地利用这些数据，挖掘出海量数据隐藏的有价值的信息，是当前研究的热点问题。
海量数据的分析与挖掘变得越来越复杂，如何对这些海量数据进行有效挖掘，特别是如何从这些数据中归纳和提取更加本质的和更加有用的规律性信息，就成了当前研究的一个重要课题。
当前，大数据已经不再仅仅是对海量数据的处理问题了，更重要的是如何对大数据进行智能分析，通过智能分析从数据中获取深入的、智能的和有价值的信息。
不断增长的大数据呈现出数据量大、种类繁多、增速较快以及隐藏价值大等特征，大数据挖掘在一定程度上降低了对传统数据挖掘模型以及算法的依赖，降低了因果关系对传统数据挖掘结果精度的影响。
传统的系统数据处理方式具有能耗高、不安全等缺陷，很难满足用户需求，采用智能分析结合大数据挖掘工具可以很好地解决该问题。
基于知识网格分布式数据挖掘论文
基于知识网格的分布式数据挖掘摘要：本文在讨论知识网格体系结构的基础上，还讨论了知识网格是如何用于支持分布式数据挖掘。
关键词：分布式数据挖掘；网格计算；网格服务； web服务资源框架中图分类号：tp393.01 文献标识码：a 文章编号：1006-3315(2011)3-172-001一、前言随着科学、工业、商业等领域的发展，出现了大量的tb级甚至pb级的大规模数据集，在这些数据集中包含了大量的对生活、生产、科学研究等具有决策性作用的有用信息，那么如何从这些海量数据中提取信息是人们面临的一个重大的问题。
显然，原先的集中式数据挖掘模式已无法满足人们的需求，这就需要探索出面向分布式数据挖掘的体系结构和工具。
二、知识网格知识网格代表了数据网格的发展，为网格中分布式数据挖掘和抽取提供了高级工具和技术。
知识网格是设计和实现分布式高性能知识发现应用环境的体系架构，用于执行网格中的数据挖掘，进行科学发现，发现有用的商业信息。
三、知识网格体系结构知识网格体系结构是在globus toolkits网格工具集和服务的基础上定义的。
在globus中，知识网格集成局部服务以提供全局服务。
知识网格体系结构保证了数据挖掘工具和底层的网格机制和数据网格服务兼容。
知识网格服务由两层构成：核心知识网格层和高级知识网格层。
1.核心知识网格层1.1知识目录服务(kds)。
该服务扩展了基本的globus元数据目录服务(mds)，负责维护知识网格中数据和工具的描述。
要维护从一个特定数据仓库中挖掘出来的数据是不切实际的，但是维护一个已发现知识的数据库是非常有用的。
这些信息被存放在知识仓库(kbr)中，但是描述它们的元数据仍由kds管理。
kds不仅可用于搜索和访问原始数据，也可以发现原先已发现的知识，以便在数据改变时比较给定挖掘计算的输出，或者以递增的方式应用数据挖掘工具。
1.2资源分配和执行管理服务(raems)。
该服务用于在执行方案和可用资源间查找最佳映射，以满足应用需求(如计算能力、存储能力、主存、数据库、网络带宽和延迟)和网格约束。
基于Multi—agents系统的分布式数据挖掘
由此 可见 ， ｅ ｔ ｇ Ａ ｎ 在分 布式 环境 中 的应 用 已经得 到 了发 展 ， 在解 决分 布式 问题 上产生 了一些 实际的效 果 。本文 主 并 要讨论如何采用 ａ ｅｔ ｇｎ 技术来 实现 分布式 数 据挖掘［ ，］包 １Ｕ ， ０
数据挖掘是用 于在大规模数 据集 中获取感 兴趣知识的过
台， 构架了 Ｏ ｅ ｅｔ ｃ ｉ ｃｕｅ（ ＡＡ框架 ） ｐ ｎＡｇｎ ｈｔ ｔｒ Ｏ Ａｒ ｅ 。将 每个用 户功能可 以抽象为一 个 ａ ｅ ｔ可 以 向系 统提供 服务 ， ｇｎ， 也能 向
程 。传统的数据挖掘系统［ 设计大 多是 面向于集 中式数 据集 １ ］ 合进行的 。然而随着 网络 的发展 ， 大块 的数据 分散 位于不 同
ｓ ｍｅ ｒ ｐ ｅ ｅ ｔ ｔｖ ｇ ｎ － ａ ｅ ｓ ｒ ｕ ｅ ｔ ｉ ｉｇ ｓ ｓ ｅ ｓ ｔｌｓ ，ｔ ｅ ｆ ｔ ｒ ｒ ｆｔ ｅ ａ ｅ ． ｏ ｅ ｒ ｓ ｎ ａ ｉｅ ａ ｅ ｔｂ ｓ ｄ Ｄｉ ｔｉ ｔ ｄ Ｄａ ａ Ｍ ｎ ｎ ｙ ｔ ｍ ，ａ ａ ｔ ｈ ｕ ｕ ｅ ｗｏ ｋ ｏ ｈ ｒ ａ ｂ Ｋｅ ｗｏ ｄ Ｄａ ａ ｍｉ ｉ ｇ ｙ ｒｓ ｔ ｎ ｎ ，Ｄｉｔ ｉ ｕ ｅ ａ ａ ｍｉ ｉｇ， ｔ ｎ ｎ ａ ｅ ｎ ｍｕ ｔ ａ ｅ ｔｓ ｓ ｅ ｓ ｒ ｔ ｄ ｄ ｔ ｎ ｎ Ｄａ ａ ｍｉ ｉ ｇ ｂ ｓ ｄ ｏ ｌｉ ｇ ｎ ｙ ｔｍ ｂ —
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计算机科学 ２０ Ｖｏ． ４ Ｑ ｔ ０ ７ １ Ｎ． ２ ３
基 于 Ｍｕｔ ａｅ ｔ ｌ—ｇｎｓ系统 的 分 布 式 数 据 挖 掘 ’ ｉ
庄 艳 陈继 明 徐 丹 潘 金贵 （ 南京 大 学计算机 软 件新技 术 国家 重 点实验 室 南京 ２０ ９ ） １０ ３
分布式环境下的决策树挖掘研究
作者简介 ： 魏红 宁 ， ， 男 高级工 程师 ， 究方 向 ： Ａ ／ Ａ ， 研 Ｃ Ｄ Ｃ Ｅ 数据挖 掘 ， 据库技术 。 数
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１８ ２
魏红宁等 ： 布式环境 下的决策树挖 掘研究 分
第３ ５卷
一
次得 到一 个部分 统计 信 息 Ｓ （ Ｍｉ ） 生成 Ｄ， 一 来 最后 形成模 型 Ｍ。对 于这类 算法 ， 我们认 为 ： 如
不 同的挖掘算法 ， 形成 Ｓ （ ） Ｄ 的步骤是不一 样 的。对于有些挖 掘算 法， ： ａ ｅｂｙｓ Ｎ ） 如 Ｎ ｉ ａｅ （ Ｂ ， ｖ 从 Ｄ 中得 到 Ｓ （ 只需 要 一 步 ， 对 这类 算 法 ， Ｌ Ｄ） 针 我们认为 ： 如果输入 的是 Ｓ （ ） 输 出的是 Ｍ＝ Ｄ， Ｌ
掘 研究 十分 必要 。分 布式 数 据 挖 掘 的 主要 目标 就
义为： 如果 从数 据 集 Ｄ 中得 到的统 计信 息 Ｓ Ｄ） （ 可 以完 全满 足 函数 Ｆ的计 算 需 求 ， Ｓ Ｄ） 称 为 Ｆ 则 （ 就 的充 分统计 信 息 。不 同 的挖 掘算 法 所 需 的充 分 统 计 信 息是不 同 的 ， 此 ， 分 统计 信 息 Ｓ Ｄ） 和 因 充 （ 是 挖 掘 算法 Ｌ和数 据 集 Ｄ 相关 的 。所 以 ， 一 步 泛 进 化 ｓ Ｄ） 用 Ｓ Ⅲ（ 表 示基 于数 据集 Ｄ 的挖 掘算 （ ， Ｌ Ｄ） 法 Ｌ来 生成 挖掘模 型 Ｍ 的充分统 计信 息 。
是 尽可 能达 到最小 的 网络 通 信 量 和 最 大 的局 部 计
算 。文中所采用的分布式数据挖掘研究路径 ， 是对 现有 的数 据挖 掘算 法进 行分 布式 处理 ， 并应 用 到分
布 式环境 中。具体 来说 ， 就是 首先 分析 识别 出现有 数据 挖掘 算法 的信 息需求 ， 后设 计有 效 的方法 把 然
面向物联网的分布式数据管理系统研究
面向物联网的分布式数据管理系统研究随着IoT技术的日益成熟，现在各种传感器和设备的数目已经呈爆炸式增长，智能城市、物联网、工业4.0等应用场景下数据规模和数据增速都是巨大的。
在这样的背景下，以数据为中心的分布式数据管理系统成为了必要的技术手段。
本文旨在探讨面向物联网的分布式数据管理系统的研究现状和未来趋势。
一、IoT数据管理的需求IoT场景下采集数据的方式多种多样，但是最终这些数据都会被送到云端进行集中管理。
较为成熟和普遍采用的数据处理方案有以下几种：1. 传统的关系数据库：优势在于数据结构清晰，适用于事务性很强的应用场景。
但是在处理非结构化数据方面并不擅长，同时在处理大规模并发和高速读写性能方面存在瓶颈。
2. Hadoop生态圈及其相关技术：例如HDFS、MapReduce、Spark等，这些技术适用于大数据存储和分析场景，以及批处理、机器学习和实时计算场景。
但是它们并不具备实时性和在线异步处理能力，也不太适合存储和查询小规模数据。
3. NoSQL（Not Only SQL）数据库：NoSQL数据库是数据库中不采用传统的关系型数据库管理系统（RDBMS）的一类数据存储技术的统称。
它们适用于大规模、高可用、高并发、高速读写、非结构化和多源异构数据场景。
NoSQL数据库种类繁多，包括列式数据库、键值数据库、文档数据库和图形数据库等。
但是它们也各有优劣，需要根据应用场景的具体情况进行选择和权衡。
4. 分布式文件系统：例如AWS S3、Google Cloud Storage，这些技术适用于存储文件和对象等非结构化数据。
但它们往往不支持完整的SQL语言、交易、ACID事务处理等特性。
可以看到，针对不同的IoT应用场景，数据管理技术的要求也会不同。
因此，分布式数据库管理系统需要具备以下特点：1. 支持多种数据库及数据格式：支持各种NoSQL数据存储策略，遵从异构数据的种类和管理方式，支持在线实时处理和离线批处理。
基于分布式科研项目数据的关联模式挖掘框架
情
报
杂
志
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ Ｉ ＥⅢ ＧＥＮＣＥ ＮＴ
Ｖ０． ｌ Ｎｏ ８ １３ ． Ａｕ ． ２ １ ｇ ０ ２
基 于 分 布 式 科 研 项 目 数 据 的
关 联 模 式 挖 掘 框 架
胡 少 华
（ 科学技术部信息 中心 摘 要 北京 １０ ６ ） ０ ８２
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面向大数据的分布式处理技术研究分析
面向大数据的分布式处理技术研究分析随着现代社会信息化水平的不断提升，各种类型的数据量不断增加，随之而来的是对于数据处理技术的需求。
在这样的背景下，面向大数据的分布式处理技术越来越受到各行业的关注和重视。
本文将对这一技术进行研究分析，重点探讨其发展历程、技术优势以及未来趋势。
一、分布式处理技术的发展历程随着计算机技术的不断发展和进步，分布式处理技术也得到了逐步完善和提升。
最初，分布式处理技术主要是应用在分布式数据库系统中，以解决数据分散、互通性差等问题。
2004年，Google推出了GFS（Google File System）和MapReduce，这两个系统的推出引领了分布式处理技术的新时代。
随后，各大科技公司纷纷加入了分布式处理技术的研究和开发中，推出了Hadoop、Spark等分布式处理框架，不仅解决了数据存储和处理问题，也提高了计算效率和资源利用率。
同时，随着云计算等新技术的出现，分布式处理技术也变得更加灵活和智能化。
二、分布式处理技术的技术优势相较于传统的集中式处理模式，分布式处理技术具有以下几个方面的技术优势。
1.高可靠性分布式系统具有分布式存储和备份机制，因此，在节点故障等情况下，数据和任务仍然可以恢复。
2.高可扩展性分布式系统可以随着数据量和负载的增加，自动扩展节点数量，以保证计算资源的平均利用率。
3.高并发性分布式系统可以同时处理多个任务，以提高计算效率。
4.低延迟分布式系统可以将数据存储在就近的节点中，从而减少数据传输时间，降低延迟。
5.灵活性分布式系统可以根据需求选择适合的节点进行任务处理，从而提高资源利用效率和数据处理效率。
三、分布式处理技术的未来趋势随着各行业数据量的不断增大，以及新兴技术的不断涌现，分布式处理技术的未来发展趋势也日益明朗。
1.大数据管理随着数据量的不断增加，数据存储和管理成为了分布式处理技术发展的核心问题。
未来，分布式存储和数据管理方案会更加完善。
2.智能化处理未来，分布式处理技术将会更加智能化，可以处理更加复杂的数据类型并适应更多的应用场景。
《2024年面向农业领域的大数据关键技术研究》范文
《面向农业领域的大数据关键技术研究》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据技术已经逐渐成为各行业发展的重要支撑。
农业领域作为国民经济的重要组成部分，其发展也离不开大数据技术的支持。
因此，面向农业领域的大数据关键技术研究，对于推动农业现代化、提高农业生产效率和农业经济效益具有重要意义。
二、农业领域大数据的现状及挑战1. 农业领域大数据的现状农业领域涉及的数据类型繁多，包括气象、土壤、作物生长状况、农产品价格等多个方面。
随着物联网、传感器等技术的发展，农业领域的数据量呈现出爆发式增长。
这些数据对于农业生产、管理、决策等方面具有重要的参考价值。
2. 农业领域大数据面临的挑战尽管农业领域的大数据资源丰富，但其在应用过程中仍面临诸多挑战。
如数据质量不高、数据处理能力不足、数据共享与利用难度大等问题。
此外，由于农业生产环境的复杂性和多变性，如何从海量数据中提取有价值的信息，也是当前面临的重要挑战。
三、面向农业领域的大数据关键技术研究1. 数据采集与预处理技术数据采集与预处理是大数据应用的基础。
针对农业领域的数据特点，需要研究高效的数据采集方法，确保数据的准确性和完整性。
同时，针对数据质量不高的问题，需要研究有效的数据预处理技术，如数据清洗、数据归一化等，提高数据的可用性。
2. 数据存储与管理技术随着数据量的不断增长，如何高效地存储和管理这些数据成为关键。
研究面向农业领域的大规模数据存储技术，如分布式存储、云存储等，以及高效的数据管理技术，如数据库技术、数据挖掘技术等，对于提高农业生产效率和农业经济效益具有重要意义。
3. 数据分析与挖掘技术数据分析与挖掘是从海量数据中提取有价值信息的关键手段。
针对农业领域的数据特点，需要研究适用于农业领域的数据分析方法，如数据可视化、机器学习、深度学习等。
同时，还需要研究如何从海量数据中挖掘出有用的知识，为农业生产、管理、决策等方面提供支持。
4. 数据安全与隐私保护技术在大数据应用过程中，数据安全与隐私保护问题日益突出。
数据挖掘的研究与应用
工具．能够智能化地 将这些数据转变为有Ｈ的信息和知识： ｊ
数据挖掘就是为顺世这种需 担直运而牛井在许多领域中已开 盘 得到广泛的应用 ｝ 『 １ 数据挖掘的概念
此数据挖掘研究就产牛了大量的， 各种 水同类型数据挖掘系
统 根据不同的标准．数据挖掘系统可以分类如下 ： ｃ］ 】 根据挖掘的知识类型分类 根掰数据挖掘的功能，如特征化 分、关联．舟类聚
．
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数据挖掘直用。数据 挖掘 系统 也可能集成空问数据分析、 信
ｋ． 这对数据的存储 ． 管理和分析提出了更高的要求 ． 的 传统 统计技术丽临着极大的挑战 ． 田此急需新一代的计算技术和
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摘
要： 赫据 挖掘 是近年 寰国驿上智能 苫思盘 理靠决策 支待 奇析 领域 曲最前 沿曲 究古向之一 ．： 练音 蛔 了数据控 亡 蔓
掘 的 瓶 叁 守凳 １ 二年和 方 法 ． 展 示 了其 丰 富 的 应 喟 领域 年 关键 词 ： 据 拄 据：块 黄： 识 发 现 数 知
Ａｔ ｒ ｃ ： ａ ａ ｍ】 ｉ ｉ ０ ｅ ｆ ｈ ￣ ａ ｔ Ｄ ｔ ｎ ｇ ｎ ｏ ｔ ｅ ｓ
ｔ ａｄ ａ ｃ ｄ ｒ ｓ ａ ｃ ｄ ｒ ：ｉ ｎ ｒ ｔ ｌ ｇ ｎｔ ｆ ｍ Ｌ ｃ ０ ｅ Ｂ ｖ ｎ ｅ ｅ ｅ ｒ ｈ ｅｃ ０ ｓ ｏ ｉ ｅ１ ｉ ｅ ｉ ｌ ａ ｉ ｎ ｐｒ ｃ ｓｓ ｎ Ｌ ｉ ｒ Ｌ ’
基于Multi_agents系统的分布式数据挖掘
3)本课题得到国家自然科学基金项目(60473113)、国家自然科学基金重点项目(60533080)资助。
庄 艳 硕士研究生,主要研究领域为分布式虚拟环境、Agent 技术;陈继明 博士研究生,主要研究领域为XML 、分布式虚拟环境;徐 丹 硕士研究生,主要研究领域为分布式虚拟环境、Agent 技术;潘金贵 教授,博士生导师,主要研究领域为多媒体信息处理、多媒体远程教育系统。
计算机科学2007Vol 134№112基于Multi 2agents 系统的分布式数据挖掘3)庄 艳 陈继明 徐 丹 潘金贵(南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 南京210093)摘 要 计算机网络的发展以及海量数据的分布式存储,滋生了分布式数据挖掘(DDM )这一新的数据挖掘方式。
本文针对多agent 系统下的分布式数据挖掘进行了初步的研究,对agent 方法用于DDM 的优势、基于agents 的分布式数据挖掘的问题,以及典型的基于agent 的分布式数据挖掘系统和该领域的进一步研究方向作了一个概要的综述。
关键词 数据挖掘,分布式数据挖掘,基于多agent 系统的分布式挖掘 Distributed Data Mining B ased on Multi 2agent SystemZHUAN G Yan CH EN Ji 2Ming XU Dan PAN Jin 2Gui(State Key Lab for Novel Software Technology ,Nanjing University ,Nanjing 210093)Abstract The development of network and the storage of huge data in a distributed way bring on the distributed data mining (DDM ).The article gives a primary study focus on the Distributed Data Mining Based on Multi 2agent system.We summarize the advantages of agents for DDM ,problems in the agent 2based system for distributed data mining ,and some representative agent 2based Distributed Data Mining systems ,at last ,the f uture work of the area.K eyw ords Data mining ,Distributed data mining ,Data mining based on multi 2agent system 数据挖掘是用于在大规模数据集中获取感兴趣知识的过程。
面向地理大数据的空间数据挖掘技术研究
面向地理大数据的空间数据挖掘技术研究随着互联网技术的飞速发展以及数字化程度的不断提高，各种类型和规模的数据以前所未有的速度增长。
其中，地理大数据便是其中非常重要的一类。
地理大数据是指大规模的地理信息，由各种形式的数据构成，包括但不限于卫星遥感图像、传感器信息、气象数据、地形地貌数据等。
如何高效地进行数据挖掘，从数以亿计的数据中获取并分析有价值的信息，已经成为了地理大数据领域中一个亟待解决的问题。
一、地理大数据挖掘技术的重要性地理大数据的蓬勃发展和不断积累，为地理信息科学领域带来了新的机遇和挑战。
但是，由于数据量大、复杂性高、多样性齐全，地理大数据是种极具挑战性和难度的数据类型。
面对庞大的数据量和复杂的数据特征，传统的数据分析和挖掘技术已经无法适应地理大数据的需求。
因此，研究和开发地理大数据挖掘技术，具有极高的实际意义和应用前景。
地理大数据挖掘技术的研究和应用对地球物理学、大气科学、生态学、自然资源管理、城市规划等领域的发展具有重要的意义。
同时，还可以充分挖掘和利用地理大数据中潜在的经济和社会价值，为社会和国家提供更好的决策支持和服务。
二、地理大数据挖掘技术的应用1. 地质资源的探测与评估地理大数据挖掘技术可以针对区域内地质信息、矿产资源等数据进行快速处理和分析，实现地质资源的探测和评估，为资源的合理开发和利用提供有力的支持。
2. 气候与环境预测地理大数据挖掘技术可以处理大规模、多样化的气象气候数据，提取气候变化趋势和规律，预测未来气候趋势，并结合其他环境数据，为环境管理和气候变化研究提供支持。
3. 城市规划与管理地理大数据挖掘技术可以分析城市人口密度、流动性以及城市房价、商业区域分布等信息，预测城市的变化趋势，为城市规划和管理提供决策支持。
4. 农业生产的智能化地理大数据挖掘技术可以针对耕地、气象、水源等相关数据，进行分析和处理，预测产品产量和种植效益，为农业生产的智能化提供支持。
三、地理大数据挖掘技术的研究方法1. 地理数据的抽象和表示地理数据的复杂性和多样性要求抽象和表示的技术停顿保险且有效。
数据挖掘在大数据分析中的应用
数据挖掘在大数据分析中的应用一、引言数据挖掘作为一项数据分析技术，已经在各个领域得到广泛应用，而大数据的出现更进一步地促进了数据挖掘技术的应用和发展。
本文将分别从数据挖掘和大数据两个方面对数据挖掘在大数据分析中的应用进行分析和探讨。
二、数据挖掘技术在大数据分析中的应用数据挖掘技术可以将数据转化为有用信息和知识，通常包括如下步骤：1.数据获取：获取数据来源，包括结构数据、半结构数据和非结构化数据。
2.数据预处理：清洗数据，去掉噪音和不必要的信息，使数据更加干净和可用。
3.数据转换：将数据转化为可以分析的形式，如将数据数字化或者将文本数据进行向量化表示。
4.模型选择和建立：选择最适合当前数据集的算法，并进行模型的建立。
5.模型评估：通过测试集或者交叉验证等方法对模型进行评估。
6.模型应用：将模型应用到实际情况中进行决策分析或者推荐等任务。
数据挖掘技术在大数据分析中具有以下应用：1.数据分类：通过挖掘大量数据，可以构建出分类模型，对大量数据进行分类。
2.数据预测：通过数据挖掘技术，分析数据趋势和规律，可以进行数据预测。
3.数据降维：数据量大的数据往往包含大量冗余信息，数据挖掘技术可以通过各种算法对数据特征进行提取，减少特征数量，从而降低数据分析成本。
4.数据关联规则挖掘：通过挖掘数据之间的关联规则，可以发现数据之间的相关性，对经济、商业等领域有着重要的应用价值。
三、大数据技术的应用随着大数据时代的到来，各种大数据技术也应运而生，大数据技术包括如下方面：1. 分布式存储技术：分布式存储技术可以让数据按照不同的文件分布在不同的节点上，从而优化数据的存储和管理。
2. 分布式计算技术：分布式计算技术可以将数据存储在不同的节点上，从而提高数据分析效率。
3. 机器学习技术：机器学习技术可以通过对大量数据的学习，发现其中的规律和模式，进而预测数据的趋势和预测结果。
4. 流数据分析技术：流数据分析技术可以实时分析数据，用于监控和控制各种行业的业务流程。
面向大数据的数据挖掘技术研究与应用
面向大数据的数据挖掘技术研究与应用一、引言近年来，随着大数据时代的到来，数据分析和挖掘技术逐渐走进了人们的视野。
大数据具有数据量大、数据类型多、数据处理速度快等特点，传统的数据处理方式已无法满足大数据时代的需求。
因此，大数据分析技术成为了当前热门的研究领域之一。
而数据挖掘技术是实现大数据分析的关键之一。
本文将从面向大数据的数据挖掘技术的研究现状、方法和应用等不同角度进行探讨。
二、面向大数据的数据挖掘技术研究现状面向大数据的数据挖掘技术研究正处于飞速发展的阶段。
目前，主要的研究方向包括：大数据处理和分析、大数据挖掘算法和模型、大数据可视化与展示等。
1.大数据处理和分析大数据的处理和分析是实现数据挖掘的基础。
在大数据处理中，要解决的问题包括如何高效地存储和管理大规模数据、如何快速地检索、过滤和排序、如何保证数据的准确性和数据安全等。
当前常用的大数据处理框架有Hadoop和Spark等，它们可以同时处理结构化和非结构化数据，并且可以并行处理大数据集。
在大数据分析方面，主要研究如何从海量数据中抽取有用信息和知识。
目前，常用的分析工具包括数据挖掘工具、统计分析工具和机器学习算法等。
2.大数据挖掘算法和模型大数据的挖掘算法主要包括分类、聚类、关联规则、预测和异常检测等。
由于大数据的数据量和特征维度比较大，传统的挖掘算法在效率和准确性上都存在一定的问题。
因此，为了应用于大数据场景，需要优化和设计出更加高效的挖掘算法和模型。
例如，针对大数据场景，Spark MLlib提出了基于RDD的机器学习算法和深度学习算法。
3.大数据可视化与展示大数据的可视化与展示可以帮助人们更加直观地理解和掌握数据的信息和规律。
大数据可视化更注重交互和用户体验，例如，通过可视化图表、地图以及动态展示等方式，将数据呈现给用户。
同时，大数据可视化还可以通过增强对数据的理解，帮助用户制定更加精确的决策。
三、面向大数据的数据挖掘技术研究方法面向大数据的数据挖掘技术主要涉及到数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等方面的问题。
面向大规模海量数据的数据挖掘隐私保护方法研究
面向大规模海量数据的数据挖掘隐私保护方法研究
杜鹏懿;熊婧;张来平;李匀祎
【期刊名称】《电子产品可靠性与环境试验》
【年(卷),期】2024(42)1
【摘要】物联网环境产生大量数据,数据隐私保护问题已经成为热点研究领域之一。
通过阐述物联网大数据的特点和隐私威胁,分析了现有的数据挖掘隐私保护方法的
不足,针对性地提供了一种基于混合高斯分布的数据扰动隐私保护方法。
该方法通
过生成并公开一组与原始数据独立同分布的新数据的手段来达到对原始数据进行扰动的目的,不仅有效地保护了原始数据隐私,并且保持了原始数据的统计特点,与原始数据上生成的挖掘模型具有相近的准确性。
【总页数】7页(P1-7)
【作者】杜鹏懿;熊婧;张来平;李匀祎
【作者单位】工业和信息化部电子第五研究所;华南理工大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.08
【相关文献】
1.面向分布式数据挖掘的隐私保护研究
2.集中式环境下面向隐私保护的数据挖掘技术的方法研究
3.一种面向高维数据挖掘的隐私保护方法
4.面向隐私保护的数据挖
掘技术研究5.面向社交网络隐私保护的数据挖掘方法研究
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面向林业管护的分布式数据挖掘系统的研究
收稿 日期 ： ０ 一ｌ — ２ ７ ３ ０ ０ ０
技术在数字林业的应用方面 已有不少的研究 ， 如森林资源的动态 预测、区域预警、信 息系统的研制 、Ａｃｉｅ ｔ Ｘ的应用 、Ｗｅ Ｇ Ｓ ｖ ｂ Ｉ 的应用等 。 但作为一项发展 中的技术 ， 分布式数据挖掘在数字林 业的应用研究上却是少人问津 。 森林资源管理机构的层次性决定 了森林资源数据的分布性。因而 ， 支持分布式数据管理的分布式 数据库技术在数字林业的研究和使用 中得到推广。
数据 挖掘 技术 在 数 字 林 业 建 设 中 的 应 用 。
关键词：分布式 ；数据挖掘 ；遗传算法 中图分类号 ：Ｔ ３ １ １ Ｐ ｌ ． 文献标识码 ：Ａ 文章编号 １０ — ２ １（０ ７ ２ －０９ ０ ０ ３ ７４ ２ ０ ）１一 ８ ～ ３ ０
Ｄｉ ｒ ｕｅ ｔ ｉｉｇ Ｓ ｓｅ ｆ ｒ ｈ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｓ ｉ ｔ ｄ Ｄａａ ｍ ｎｎ ｙ ｔ ｍ ｅ Ｍａ ａ ｅ ｎ ｔｂ ｏｔ
未知而潜在有用 的。 利用数据挖掘技术不仅可 以描述过去数据的
发 展 ，而 且 能够 进 一步 预 测 未来 的趋 势 。Ⅱ 【３ ｌ】
目前 ，数据挖掘的主要 目标是大规模的数据集或数据库 。而 在现实环境中，绝大部分的大型数据库都是以分布式的形式存在 的。因此， 提出新的分布式数据挖掘系统是非常必要的。并且， 在 数据挖掘系统 中， 经常需要来 自不同站点的数据库 中的数据， 这就 使得 点设计出新的分布式数据挖掘算法。另外 ，
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规 模 数 据 集 进 行 处 理 时 ， 高 数 据 挖 掘 的速 度 。大 量 的 研 究 提 工 作 都 相 应 地 给 出 实 验 的结 果 ，对 所 提 出 的 方 法 的性 能 进 行 了评 估 。 这 些 研 究 的 重 点 大 都 集 中 在 以下 几 个 方 面 ： 据 负 数 荷 的平 衡 ， 问 通 讯 的协 调 ， 间 的 同 步 等 。 将 重 点放 在 计 机 机 并 算 量 最 为 繁 重 的 关 于 规 则 生 成 部 分 的 算 法 并 行 化 上 。 在 ＳＭＤ、 ＭＤ或 Ｓ ＭＤ 方 式 下也 即 是 数 据 并 行 方 式 下 完 成 数 Ｉ ＭＩ Ｐ 据 挖 掘 过 程 。应 该 说对 这 些 方 法 与 技 术 的研 究 ，是 数 据 挖 掘 并 行 化 所 必 须 解 决 的 问 题 ，并且 更 进 一 步 地 可 以说 是 并 行 处 理 本 身所 要 解 决 的 问题 。在 并 行 数 据 挖 掘 过 程 开 始 之 前 ，首 先 要 做 的 一 个 工 作 是对 大 规 模 的 数 据 集 进 行 划 分 ，然 后 从 如 何 合 理 地 分 配 与 调 度 划 分 后 得 到 的 数 据 子 集 ，满 足 并 行 处 理 要 求 而 开 始 并 行 数 据 挖 掘 处 理 的 。一 般 来 说 对 于 数 据 集 进 行
致 的简 约 过 程 。 由 于 某 种 或 某 几 种 属 性 可 以 去 掉 ， 个 过 程 这
１ 分 布 式数 据 挖 掘 的应 用 背 景
随 着 互 联 网 络 的迅 速 发 展 ， 得 大 规 模 并 行 数 据 挖 掘 的 使 方 法 近 年 来 得 到 了 广 泛 的重 视 和 研 究 。 目前 关 于 这 方 面 的 研
摘 要 ：在 众 多 提 高 数 据 挖 掘 效 率 的 方 法 中 ，并 行 数 据 挖 掘 是 一 个 从 根 本 上 解 决 该 问 题 的有 效 途 径 。 首 先 指 出在 数 据 挖 掘
过 程 中 ，不论 采 用 顺 序 挖 掘 还 是 并 行 挖 掘 ，都 必 须 以 数 据 挖 掘 的 最 终 目的 为 前 提 ，即 尽 可 能 多 地 发 现 数 据 中 所 含 有 的有 用 的知 识 ， 然后 在 此 基 础 上 提 高 数 据 挖 掘 的 较 率 。 在 该 想 法基 础 上 ， 出 了 面 向 数 据 特 征 的 数 据 划 分 过 程 ， 进 一 步提 出 了 加 提 并 权 式 的 并 行 数 据 挖 掘 基 本 方 法 。 在 这 种 数 据 挖 掘 过 程 中 ，可 以 得 到 相 对 于 部 分 数 据 的知 识 ，在 很 大 程 度 上 提 高 了数 据 挖 掘
ｍ ｏｓ ｕ ｔ ｎ ｉｌｗ ａ ｏ ｒ ｏｌ ｕ ｈ ｐｒ ｂｌｍ ． Ｗ ｈａｅ ｒｓ ｑ ｎｃ ｉ ｉ ｇ ｏｒｐａ ａ ｌｌｍ ｉ ｎ ｔｓ ｂｓａ ｔａ ｙ ｔ ｅｓ ｖｅｓ ｃ ｏ ｅ ｔｖｅ ｅ ｕｅ ｅｍ ｎ ｎ ｒ ｌｅ ｎｉ ｇ， ｆｎａ ｒ ｓ ｆｄａａ ｍ ｉ ｎｇ ｉ ｈｅｐ ｅ ｉ ｌｐｕ ｐｏ ｅ ｏ ｔ ｎｉ ｓｔ ｒ —
理 的过 程 得 以 简 化 成 为 可 能 ，而 且 随 着 网 络 技 术 的进 一 步 发 展 ， 布 式 数 据 挖 掘 、 于 网络 存 储 的 数 据 挖 掘 都 将 成 提 高 数 分 基
据 挖掘效 率的有 效途径 。
理数据集 基础上对 属性 的简约过程 ， 一般 是一个保 持决策 一
的动 态性 能 。
关 键 词 ： 据 挖 掘 ； 并 行 处 理 ； 数 据 特 征 ； 权 值 ； 数 据 划 分 数
中 图法分类 号 ：Ｐ８ Ｔ １
文 献标识 码 ： Ａ
文 章 编 号 ：０ ０７ ２ ２ １） ６１ １—３ １０．０４（０ ０ ０ —３ ３０
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｉｔｉ ｕ ｅ ａａｍ ｉ ｉ ｏ ａａｆ ａｕ ｅ ｓ ａ ｃ ｎ ｄ ｓｒｂ ｔ ｄｄ ｔ ｎｎｇｆ ｒｄ ｔ ｅ ｔ ｒ
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数 据 浓 缩 。当 然 不 一 致 的浓 缩 要 牺 牲 一 定 的 分 类 精 度 。并 行
的或 分 布 式 的数 据 挖 掘 方 法 ０ 一 般 的 数 据 浓 缩 过 程 有 本 质 与 的 区 别 ， 主 要 是 利 用 多 处 理 器 并 行 处 理 的 思 想 来 挖 掘 数 据 它 中 的信 息 ， 用 的处 理 器 或 处 理 机 数 量 的 增 加 ， 据 挖 掘 的效 使 数
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｃｏ ｓｄ ｒｎ ｆ ａ ｙ ａ ａ ｌｂ ｅｍ ｅｈ ｄ ｒ ｖ ｆ ｃ ｅ ｃ ｆ ａ ａｍｉ ｉ ｇ ｐ ｒ ｌ ｌ ａａｍ ｉ ｉ ｇｐ ｏ ｅ ｓ ｓ ｅ ａ ｄ ｄａ ｅ ｓｒ ｃ ： ｎ ｉ ｅ ｉ ｇ ｏ ｍ ｎ ｖ ｉ ｌ ｔ ｏ ｓ ｏ ｉ ａ ｔ ｍｐ ｏ ｅ ｅ ｉ ｎ ｙ ｏ ｄ ｔ ｎ ｎ ， ａ ａｌ ｔ ｎ ｎ ｒ ｃ ｓ ｇ ｒ ｅ ｓ ｈ ｉ ｅｄ ｉｒ ｔ
划 分 的方 法 有 两 种 ， 水 平 划 分 与 垂 直 划 分 ， 以水 平 划 分 即 而 方法最 为常用 。而为 了实现并行 数据挖 掘进行 的数据分配 ，
而 提 高 数 据 挖 掘 的 效 率 。这 个 意 义 可 以用 一 句 话 概 括 ， ： 即 数
据挖 掘过 程 必 须 是 意 义 第 一 ， 率 第 二 。 是数 据 挖 掘 的 原 则 。 效 这 相 对 于 数 据 而 言 ， 方 面 随 着 系 统 的不 断发 展 ， 据 获 得 一 数
提 出 的 。 在 一 般 数 据 挖 掘 过 程 中 ， 能 会 对 数 据 集 进 行 多 次 可 的 扫 描 ， 如 ， 预 处 理 过 程 中 ， 数 据 的修 剪 ， 排 除 不 好 的 例 在 对 以 数 据 ， 常 要 对 数 据 集 进 行 几 次 扫 描 才 能 完 成 。 当数 据 集 的 通 大 小 增 大 时 ， 次 扫 描 数 据 集 所 消 耗 的 时 间就 会 迅 速 的 增 加 。 多 为 了 提 高 数 据 挖 掘 的 效 率 ， 究 者 们 已经 提 出 了 许 多 相 关 的 研 方 法 ｎ 典 型 的 如 属 性 简 约 方 法 ， 据 浓 缩 方 法 ， 行 数 据 挖 。 ， 数 并
究 主 要 是 从 方 法 上 尽 可 能 保 证 并 行 挖 掘 的 效 率 ，从 而 在 对 大
就 像 在 一 个 数 据 库 中 删 除 一 列 或 几 列 的 操 作 一 样 ， 数 据 集 原 中 的数 据 就 会 因此 而 出现 重 复 ， 些 重 复 的 数 据 所 表 示 的信 这
率将 会得 到显著 的提 高。随着 并行数 据挖掘 的进一 步研 究， 数 据 工 程 技 术 的 发 展 ，使 原 来 需 要 对 异 种 数 据 库 进 行 统 一 处
掘 方 法 等 。 性 简 约 方 法 就 是将 与 决 策 属 性 无 关 的 条 件 属 性 属
排 除 在 规 则 之 外 。其 作 用 除 了简 化 了 规 则 的 表 示 形 式 以 外 ， 其 实 还 含 有 一 个 重 要 的作 用 就 是 对 数 据 集 的 约 简 。 为 在 处 因
息 、 识 是 相 同 的 ， 此 可 以只 保 留 重 复 数 据 中 的 一 条 数 据 ， 知 因
收稿 日期 ：２ ０ — —５ ０ ９ ６１ ；修订 日期：２ ０ —８１ 。 ０ ０ ９０ —７ 作者简介 ：华铨平 （９ ８ ） １６ － ，男，浙江 慈溪人 ，硕士，副教授，研究方向为人工智能 。Ｅｍａｌ ｕ ｑ ａｐｎ ＠ １ ３ｔｍ — ｉ ：ｈ ａ ｕｎ ｉｇ ６以 去 掉 。显 然 去 掉 重 复 的数 据 ，数 据 挖 掘 中 需 要 处 理 的 数 据 总 量 就 会 减 少 ，当 然 也 就 会 提 高 数 据 挖 掘
的效率 。数据 浓缩 的基本 思想与基 于属性 简约 的方法相 似 ，
这 种 方 法 不 仅 允 许 数 据 的 一 致 性 浓 缩 ，而 且 还 允 许 不 一 致 的
ｍ ｉ ｎｇ． Ｂａｓ ｄ ｏ ｈｉ ｄｅ ， ｄ ｔ ａ ｔｔｏｎｐｒ ｅ ｓｆ ｒｄａａ ｆ ａｕ ｅａ ｄ ｓｃｍ ｅｈｏ ｎｉ ｅ ｎｔ ｓｉ ａ ａ ａｐ ｒｉｉ ｏｃ ｓ ｏ ｔ ｅ ｔｒ ｎ ｂａ ｉ ｔ ｄｓｏｆｗ ｅｇ ｅ ｒ ｌｅ ｔ ｉ ｎｇａ ｅｐｒ ｐｏ ｅ ｉｈｔ ｄｐａ ａｌ ｌ ａｍ ｎｉ ｏ ｓ ｄ． Ｉ ｄａ ｒ ｎ ｔ ｓ ｏｃ ｓ ｈｉ ｐｒ ｅ ｓｏｆｄ ｔ ｉ ｉ ｇ， ｋ ａ ａｍ ｎ ｎ ｎｏｗｌ ｄ ｅａ ｅ ｏｐａ ｔ ｅ ｇｅｒ ｌｔ ｄｔ ｒ ｏｆｄ ｔ ａ ｂｅｇ ｎｄｄ ａ ａｃ ｎ ｏｔ ａ ｙｎａ ｉ ｅ ｆ ｒ ａ ｃ ｄａａｍ ｉ ｎｇｃ ｎｂｅｉ ｐ ｏ ｄｇ ｅ ｔｙ￣ ｍ ｃｐ ｒｏ ｍ ｎ ｅｏｆ ｔ ｎｉ ａ ｍ ｒ ｖｅ ｒ ａ ｌ
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