分布式数据挖掘计算过程DDCP算法研究
分布式数据挖掘
– 按照数据模Βιβλιοθήκη 的生成方式• 集中式：先把数据集中于中心点，再生成全局数据模式（模型精 度较高，但只适合于数据量较小的情况）。 • 局部式：先在各结点处生成局部数据模式，然后再将局部数据模 式集中到中心结点生成全局数据模式（模型精度较低，但效率较 高）。 • 数据重分布式 ：首先将所有数据在各个结点间重新分布，然后 再按照与局部式系统相同的方法生成数据模式。
面临的问题
– 算法方面
• 数据预处理，实现各种数据挖掘算法。 • 结合系统所处的分布式计算环境。
– 系统方面
• 能在对称多处理机(SMP)、大规模并行处理机(MPP)等具体的分 布式平台上实现。 • 结点间负载平衡、减少同步与通讯开销、异构数据集成等 。
分布式数据挖掘
系统分类
– 根据结点间数据分布情况
– 在同构分布式数据挖掘系统中，各个结点存储的数据都具有 相同的属性空间。 – 为了实现同构结点的数据挖掘，研究者们先后提出了元学习 (meta-learning)、合作学习(coactive learning)等方法，其中元学 习方法最具代表性。
– 元学习的概念是由Prodromidis等人于2000年首先提出的，该方 法采用集成学习 (ensemble learning) 的方式来生成最终的全局 预测模型（即元分类器）。该方法的基本思想是从已经获得 的知识中再进行学习，从而得到最终的数据模式。
元学习的优点
– 在基学习阶段，各个结点可以自主地选择合适的学习算法来 生成局部的基分类器。与此同时，各结点间不存在任何通讯 与同步开销，因此系统效率较高。 – 在元学习阶段，由于系统可灵活采用各种集成策略，因此最 终生成的元分类器具有较高的预测精度。
分布式关联规则挖掘算法研究
频繁项 目 集 ， ｙ Ｘ， ≠０ 且规则 Ｙ （ —ｙ 若 （ ｙ （ ）
的可 信度 不小 于用 户 给定 的最 小 可信 度 ， 构成 关 则 联规 则 Ｙ （ —ｙ 。 ）
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应一 个唯 一 的事 务 标 识 Ｉ 和 一 组 项 目集 Ｉ ｍｓｔ Ｄ ｔ ｅ ｅ ｓ
２０ Ｓｉ ｅｈＥ ｇｇ ０７ ｃ ． ｃ．ｎｎ． Ｔ
分布 式关 联 规 则 挖 掘算 法 研 究
邹 丽 郭发 军 王艳娟
（ 大连交通大学软件学院 ， 大连 １６ ５ ） １０ ２
摘
要
在对分布 式关联规 则挖掘 的三种主要算法 ： Ｄ算法 、 Ｄ算法及 Ｆ Ｃ Ｄ Ｄ算法 的原理及 实现步骤进 行详细 的阐述 的基 础 关联 规则 分布 式 支持度 可信度
平 台。
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关联 规 则 ： 设 ， ｛ｌ，， ， 是 一 组 物 品 假 ＝ ，，２ … ｍ｝
维普资讯
第 ７卷
第 ８期
２０ ０ ７年 ４月
科
学
技
术
与
工 程
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Ｖｏ． Ｎｏ ８ Ａ ｒ ２ ０ １７ ． ｐ． ０ ７
１７ —８９ ２０ ） ８１５ －３ ６ １１ １ （０ ７ ０ — ９０ ７
Ｓ ｉ ｎ ｅ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｎ ｎ ｉ ｅ ｒ ｇ ｃ ｅ ｃ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ａ ｄ Ｅ ｇｎ ｅ ｉ ｎ
基于多级分布式计算的数据挖掘技术研究
基于多级分布式计算的数据挖掘技术研究随着信息化时代的不断来临，数据量的爆炸性增长已经成为了一个不争的事实。
为了应对如此大量的数据，人们开始使用数据挖掘技术对数据进行处理和分析。
多级分布式计算作为一种高效的运算方式，已经被广泛应用于数据挖掘领域。
本文将探讨基于多级分布式计算的数据挖掘技术的研究和应用。
一、多级分布式计算的基本原理多级分布式计算是一种将计算任务分解为多个层级进行处理的计算方式。
采用这种方式可以使得计算任务的处理效率得到极大地提高。
这种计算方式的基本原理是将计算任务分解为多个不同的子任务进行处理，其中每个子任务可以进一步分解为多个更小的任务，每个小任务都可以分配到不同的计算节点上进行处理。
这种方式可以大大提高计算的并行性，同时实现任务的快速处理。
二、多级分布式计算在数据挖掘中的应用多级分布式计算广泛应用于数据挖掘领域，包括文本挖掘、图像挖掘、视频挖掘等方面。
在这些应用中，多级分布式计算被用来加速计算过程，同时提高计算效率和数据处理能力。
1. 多级分布式计算在文本挖掘中的应用文本数据是一种非结构化的数据，对其进行处理和分析是一项非常复杂的任务。
多级分布式计算可以将文本数据按照一定的规则分解为更小的单元，然后分配到不同的计算节点上进行处理。
这种方式可以克服对单个计算节点的计算能力和存储容量的限制，使得文本数据的处理速度有了明显的提升。
2. 多级分布式计算在图像挖掘中的应用图像数据是一种非常庞大的数据，对其进行处理和分析是一项非常复杂的任务。
多级分布式计算可以将图像数据分解为不同的部分进行处理，然后将处理结果进行合并。
通过这种方式可以快速处理图像数据，从而提高图像数据处理的效率和速度。
3. 多级分布式计算在视频挖掘中的应用视频数据是一种非常复杂的数据，对其进行处理和分析需要耗费大量的时间和资源。
多级分布式计算可以将视频数据分解为不同的部分进行处理，然后将处理结果进行合并。
通过这种方式可以快速处理视频数据，从而提高视频数据处理的效率和速度。
基于分布式计算的大数据分析与挖掘技术研究
基于分布式计算的大数据分析与挖掘技术研究随着互联网和物联网的发展，大数据应用越来越广泛，数据量也越来越大。
这时，传统的数据处理方式已经无法满足需求，于是出现了大数据分析与挖掘技术。
大数据分析与挖掘通过对大数据的分析、处理和挖掘，从中发现数据背后的价值和趋势，为决策提供支持。
基于分布式计算的大数据分析与挖掘技术是当前最重要的研究领域之一，正在得到越来越多的重视。
一、大数据分析与挖掘技术的定义及特点大数据是指规模超过传统数据处理能力的数据，它的特点包括五个V，即数据的量大（Volume）、速度快（Velocity）、来源广泛（Variety）、价值高（Value）和真实性强（Veracity）。
为了能够从大数据中发现价值和趋势，需要运用大数据分析与挖掘技术。
大数据分析与挖掘技术是将统计、机器学习、数据挖掘、人工智能等方法应用于大数据分析的一种技术，它可以帮助我们发现数据中潜在的模式、关系和趋势，为决策提供支持。
二、基于分布式计算的大数据分析与挖掘技术的原理由于大数据量的特点，传统的单机计算已经无法胜任大数据分析与挖掘的任务。
同时，由于网络的高速发展，多台计算机之间的数据传输速度也得到了大幅提升。
于是，分布式计算成为解决大数据处理难题的选择，基于分布式计算的大数据分析与挖掘技术应运而生。
分布式计算是指在多台计算机中协同处理同一任务的计算模式，每台计算机处理其特定的子任务，最终将结果合并起来得到最终结果。
基于分布式计算的大数据分析与挖掘技术将大数据划分为若干个部分，由不同的计算机处理。
具体来说，先将大数据分为若干个部分，每个部分分配至不同的计算机上进行处理。
在每个计算机进行处理时，可以选择多种算法进行数据分析和挖掘，例如k-均值聚类、关联规则挖掘、分类器等。
最后，将每个计算机处理的结果合并，得到最终的分析结果。
三、基于分布式计算的大数据分析与挖掘技术的应用大数据分析与挖掘技术已经成为各种行业的重要工具，例如金融、医疗、能源、政务等。
基于分布式计算的多层次数据挖掘技术研究
基于分布式计算的多层次数据挖掘技术研究近年来，随着云计算、大数据和物联网等技术的发展，数据量呈现出爆炸式的增长。
如何从这些海量、多源的数据中挖掘出有价值的信息成为了一个亟需解决的问题。
由于数据挖掘算法通常需要消耗大量的计算资源，因此传统的单机计算已经无法满足其需求。
而基于分布式计算的多层次数据挖掘技术正是应对这一挑战而应运而生的。
本文将从多个角度对基于分布式计算的多层次数据挖掘技术进行探讨。
一、分布式计算的基本概念分布式计算是指将一个计算问题分解成若干个子问题，由不同的计算机节点分别处理这些子问题，最终将结果合并成为整体解决方案。
分布式计算的优点在于可以利用多台计算机的计算资源，从而提高计算效率，降低计算成本。
二、多层次数据挖掘技术的基本思想多层次数据挖掘技术是指将数据挖掘任务分解成不同层次的子任务，由相应的计算节点分别处理各自的子任务，最终将结果汇总成为整体的挖掘结果。
多层次数据挖掘技术的核心思想是将大规模的数据处理任务分解成多个小规模的子任务，每个子任务可以单独进行计算和存储，从而达到分布式计算的目的。
三、多层次数据挖掘技术的应用场景多层次数据挖掘技术可以广泛应用于各种领域，如金融、医疗、交通、能源等。
在金融领域，多层次数据挖掘技术可以用于预测股票价格、研究市场走势等；在医疗领域，可以用于研究疾病的发病机制、诊断和治疗等；在交通领域，可以用于交通流量的预测和控制；在能源领域，可以用于研究能源消耗的规律，优化节能方案等。
四、多层次数据挖掘技术的关键技术多层次数据挖掘技术的实现涉及到多个关键技术，包括任务分解、分布式存储、计算资源管理、数据传输和汇总等。
其中，任务分解是指将一个大规模的数据挖掘任务分解成多个小规模的子任务；分布式存储是指将数据存储在多个计算节点上，以提高数据的可用性和容错能力；计算资源管理是指对分布式计算资源进行有效的管理和调度，以提高计算效率；数据传输和汇总是指将不同计算节点上的计算结果汇总到一起，形成整体的计算结果。
基于分布式计算的时空数据挖掘技术研究
基于分布式计算的时空数据挖掘技术研究一、引言随着信息技术的发展，数据的产生和存储量不断增长，数据挖掘也成为了科技领域中的热门话题。
由于“时空数据”与传统的数据存在很大的差异，如存储方式、特征、时序性等，因此时空数据的挖掘技术也逐渐受到了广泛的重视。
本文将针对基于分布式计算的时空数据挖掘技术进行探讨和研究。
二、时空数据的特点1. 存储方式不同传统的数据是以表格的形式存储的，而时空数据常常采用三维、四维的空间坐标系进行存储。
这样，时空数据可以准确表达不同位置和时间的信息。
2. 特征不同时空数据具有时间维度和空间维度的特点，同时还存在时空相互影响，以及时空信息不确定性和动态变化等复杂特征，这就给时空数据的挖掘带来了难度。
3. 时序性强时空数据通常是随着时间的变化而不断更新的，因此具有很强的时序性和动态性。
这就使得时空数据挖掘要求具有及时处理能力，所以需要采用基于分布式计算的技术。
三、时空数据挖掘的相关工作1. 时空数据预处理由于时空数据具有复杂的特征和大量的维数，可以使用多种预处理技术对其进行处理。
例如在标准化、降维、特征选择、异常检测等方面进行预处理可以使得挖掘结果更加准确和可靠。
2. 时空数据聚类时空数据聚类是指根据时空数据的特征将其分为一定数量的簇，以便进行分析和挖掘。
在分布式计算技术中，可以采用K-means算法和DBSCAN算法进行聚类。
3. 时空数据分类进行时空数据分类可以帮助用户更好地理解数据，找到数据之间的关联。
在时间序列分类中，将时序数据分为多个离散事件是一种常见的分类方式。
此外，还可以使用支持向量机、决策树等机器学习算法进行分类。
4. 时空关联分析时空数据挖掘的关联分析研究相对较少，大多数都借鉴传统数据的关联分析方法。
时空数据的关联分析不仅需要考虑空间关系、时间关系、属性关系等因素，还应考虑时空因素之间的关联，因此需要考虑基于时空关联规则的分析方法。
四、采用分布式计算技术的时空数据挖掘系统分布式计算是指将一项任务分解成多个子任务，分配给不同的计算节点来完成，并将所有的结果合并起来形成最终结果。
基于分布式计算的数据挖掘技术研究
基于分布式计算的数据挖掘技术研究引言随着互联网的普及和数据量的急剧增长，数据挖掘技术越来越成为人们处理和分析海量数据的重要工具之一。
而分布式计算技术在处理海量数据和大规模计算方面具有显著优势。
因此，本文将探讨数据挖掘技术在分布式计算环境下的研究现状和应用前景。
一、分布式计算和数据挖掘技术的介绍1. 分布式计算分布式计算是指把计算任务分散到多个计算机上，通过网络进行协作，共同完成任务的计算模式。
这种计算模式可以将大规模计算分散到多个计算节点进行处理，大大降低了计算量和计算时间。
例如，分布式计算可以用于大规模图像处理、网络爬虫、机器学习和数据挖掘等领域。
2. 数据挖掘技术数据挖掘技术是在海量数据中发现潜在的关联和规律的过程，包括分类、预测、聚类、异常检测、关联规则挖掘等。
数据挖掘技术可以从海量数据中自动发现有用的信息，帮助用户进行决策和判断，并提高决策的准确性和效率。
二、分布式数据挖掘技术的实现方法1. Hadoop平台Hadoop平台是目前最流行的分布式计算平台之一，它是一个开源的分布式计算框架，包括HDFS分布式文件系统和MapReduce计算框架。
Hadoop平台广泛应用于大数据处理和数据挖掘领域。
2. Spark平台Spark平台是另一种分布式计算框架，它比Hadoop平台更加高效和灵活，支持分布式内存计算和流式数据处理等功能。
Spark平台被广泛应用于机器学习、图像处理和数据挖掘等领域。
3. 其他分布式计算平台除了Hadoop和Spark平台，还有一些其他的分布式计算平台，如Storm平台、Flink平台、Mesos平台等。
这些平台都具有自己的特点和优势，可以根据需求选择不同的平台来进行数据处理和分析。
三、基于分布式计算的数据挖掘技术的应用案例1. 基于Hadoop平台的数据挖掘Hadoop平台广泛应用于海量数据的存储和处理，其中数据挖掘是其常见的应用之一。
例如，在银行领域，银行可以使用Hadoop平台来对大量的交易数据进行挖掘和分析，从而预测客户的风险和评估贷款的违约率。
基于分布式计算的数据挖掘技术研究
基于分布式计算的数据挖掘技术研究近年来，随着信息技术的迅猛发展，数据量呈现爆炸式增长，数据处理难度和效率成为人们普遍关注的问题。
在这种情况下，基于分布式计算的数据挖掘技术成为了一种重要的研究方向。
一、分布式计算的基础知识在介绍分布式计算的数据挖掘技术之前，首先需要对分布式计算进行简单的介绍。
所谓分布式计算，指的是将计算任务分配到多台计算机上进行处理。
与传统的单台计算机相比，分布式计算具有计算能力高、存储容量大、可扩展性强等优点，可以突破单台计算机的计算和存储限制，实现大规模数据的处理和应用。
分布式计算的核心技术包括任务分配、数据传输、负载均衡、容错处理等方面。
这些技术的目的就是为了充分发挥分布式计算的优势，实现高效的计算和数据处理。
二、分布式数据挖掘技术的应用现状分布式数据挖掘技术已经开始在各个领域得到应用，并逐渐成为了数据处理领域的热门话题。
目前，分布式数据挖掘技术广泛应用于金融、医疗、物流、电商等行业。
以金融行业为例，分布式数据挖掘技术可以被用于风险控制、客户信用评估等业务场景。
通过对客户数据进行分析和挖掘，可以更加准确地评估客户的信用水平，并为风险控制提供更加合理、科学的数据支撑。
在医疗行业中，分布式数据挖掘技术也得到了广泛的应用。
通过对大量病历数据的分析，可以准确预测患者病情和疾病风险，并为医疗决策提供科学依据。
此外，分布式数据挖掘技术还可以被应用于医药研发、病毒检测等领域。
这些应用案例表明，分布式数据挖掘技术在解决大数据处理难题，提高数据处理效率和准确性等方面具有重要的作用，在未来的发展中也将得到更加广泛的应用和推广。
三、分布式数据挖掘技术的关键技术在实现分布式数据挖掘技术的过程中，需要解决一系列关键技术问题。
首先是任务分配问题。
在分布式计算中，任务需要进行分配到各个节点上进行处理。
如何根据不同的任务特点和不同的节点性能进行合理的任务分配，是提高数据处理效率的重要关键。
其次是数据传输问题。
分布式数据挖掘
进一步的工作
目前，虽然有关异构结点的分布式数据挖掘已经做了 大量的工作，但过高的通讯与计算开销却限制了系统 对巨量数据的处理能力。因此，设计可扩展性较好的 异构分布式数据挖掘系统显得十分重要。
设计理想的系统抽象模型，实施标准化，可为开发通 用的商用分布式数据挖掘系统提供了一条有效的途径。
分布式数据挖掘算法－分布式关联规 则发现
分布式关联规则发现
– 随着大规模事务数据库的广泛使用以及企业数据分布范围的逐步扩 大，使得设计高效的分布式关联规则挖掘算法变得越来越重要。
– Agrawal等人在 Apriori 这一传统的关联规则挖掘算法基础之上，设 计了计数分布 (Count Distribution) 、数据分布 (Data Distribution) 以及 候选分布 (Candidate Distribution) 三种分布式关联规则挖掘算法。
– 元学习(Meta-learning) – CDM(Collective data mining)
分布式数据挖掘算法
– 分布式决策树生成 – 分布式关联规则发现
应用系统实例
结点的同构与异构性－元学习
同构结点间的数据挖掘
– 在同构分布式数据挖掘系统中，各个结点存储的数据都具有 相同的属性空间。
– 数据挖掘是一门涉及机器学习、统计学、数据库、可视化技 术、高性能计算等诸多方面的交叉学科。
数据挖掘
数据挖掘的应用范围
– 描述性规则发现(Characterization) – 对比性规则发现(Discrimination) – 关联规则发现(Association) – 分类分析(Classification) – 预测（回归）分析(Prediction) – 聚类分析(Clustering) – 异常分析(Outlier analysis) – ……
云计算环境下的分布式数据挖掘算法研究
云计算环境下的分布式数据挖掘算法研究随着科技的不断进步，云计算技术被广泛应用于众多领域，其中包括数据挖掘。
分布式数据挖掘算法是云计算环境下的重要研究方向之一，其可以充分利用多台计算机的资源，加快数据挖掘的速度和效率。
本文将从三个方面探讨云计算环境下的分布式数据挖掘算法研究。
一、分布式数据挖掘算法概述分布式数据挖掘算法是指将数据挖掘任务分解成多个子任务，在多台计算机上分别执行，最后将结果汇总得到整个数据挖掘任务的结果。
这种算法能够有效地解决大规模数据处理问题。
在分布式数据挖掘算法中，任务划分是一个重要的步骤。
常见的任务划分方法有水平分区和垂直分区。
水平分区是将数据集分成不同的子集，每个子集在不同的计算节点上进行处理；垂直分区是将数据集按属性分成不同的子集，每个子集在不同的计算节点上进行处理。
二、常用的分布式数据挖掘算法1. 并行k-means算法并行k-means算法是将原始数据集按照某种规则进行分割，然后在不同的计算节点上执行k-means算法。
最后将各个计算节点的结果进行汇总。
这样一来，算法的运行效率得到了大幅度的提高。
2. MapReduce算法MapReduce算法是由Google提出的一种分布式处理模型。
其采用了Map和Reduce的思想，将大规模数据集分割成若干小数据集，在不同的计算节点上进行处理，并最终将结果合并。
在数据挖掘领域，MapReduce算法常用于分布式频繁模式挖掘、关联规则挖掘等算法的实现。
3. 基于Hadoop的分布式贝叶斯算法基于Hadoop的分布式贝叶斯算法是一种广泛应用的分布式算法。
其通过将数据集分成若干子集，每个子集在不同的计算节点上进行处理，最后将结果汇总得到最终的结果。
该算法的优点在于具有高效、可扩展性等特点，在应对大规模数据的处理时效果显著。
三、云计算环境下的分布式数据挖掘算法研究在云计算环境下，分布式数据挖掘算法有了更加广泛的应用。
借助云计算平台的强大计算能力和存储能力，更加复杂的数据挖掘任务可以得到高效地解决。
数据挖掘中的分布式算法研究
数据挖掘中的分布式算法研究数据挖掘技术近年来受到越来越多的关注，成为了当今计算机领域中最热门的话题之一。
其中，分布式算法便是目前数据挖掘领域中最为重要的一环。
分布式算法，顾名思义，指的是将一个大任务分割成多个小任务，在多个计算机上并行完成，最后将结果合并得到最终结果的一种算法。
该算法广泛应用于数据挖掘领域，并且已经成为了大规模数据处理的标准选择。
在数据挖掘中的分布式算法中，MapReduce算法是其中最为常用的一种。
MapReduce算法最早由Google公司提出，目的是用于大规模数据的处理和分析。
MapReduce的核心思想是将一个大的任务分成若干个小任务，由不同的计算节点并行处理这些小任务；中间结果会被收集和并行处理，最终得到整体的结果。
MapReduce可以支持一系列的应用，包括文本处理、数据挖掘、图形处理等。
为了适应更为复杂的数据处理需求，MapReduce算法在发展的过程中，产生了一系列的改进和扩展。
其中最为常见的是Spark，Spark是一种通用的分布式计算模型，可以处理大规模数据挖掘和机器学习任务。
与MapReduce不同的是，Spark的计算模型不是基于状态存储和Map/Reduce操作的，而是基于一个有向无环图形式的计算模型，计算代价更小且更灵活。
此外，Spark也支持更多的数据处理操作，包括SQL查询、流处理、图形处理等。
在数据挖掘领域中，分布式算法的应用已经成为了行业标配。
这种应用也使得数据挖掘技术能够更好地满足行业需求，使得传统的数据处理方式得到了革新。
在未来，随着深度学习等技术的发展，分布式算法的应用场景必将更加广泛。
要想在数据挖掘领域中保持竞争力，分布式算法技术的掌握和应用已经变得尤为关键。
数据挖掘中的分布式计算方法
数据挖掘中的分布式计算方法随着数据量的不断增加和数据分析的需求日益迫切，传统的单机计算已经无法满足大规模数据挖掘的需求。
为了提高计算效率和处理大规模数据的能力，分布式计算方法在数据挖掘领域得到了广泛应用。
本文将介绍数据挖掘中的分布式计算方法，并探讨其优势和挑战。
一、分布式计算的基本原理分布式计算是指将一个大型计算任务分解成多个子任务，分配给多台计算机进行并行处理，并最终将各个子任务的结果进行整合。
在数据挖掘中，分布式计算可以加速数据处理和模型训练的过程，提高算法的效率和准确性。
分布式计算的基本原理包括任务划分、任务调度和结果整合。
在任务划分阶段，将大型计算任务分解成多个子任务，每个子任务由一台计算机负责处理。
任务调度阶段负责将子任务分配给不同的计算机，并监控任务的执行情况。
结果整合阶段将各个子任务的结果进行合并，得到最终的结果。
二、分布式计算在数据挖掘中的应用1. 并行数据处理分布式计算可以将大规模数据划分成多个小块，分配给不同的计算机进行并行处理。
通过并行处理，可以大大缩短数据处理的时间，提高数据挖掘的效率。
例如，在大规模文本数据中进行关键词提取，可以将文本划分成多个部分，分配给不同的计算机进行并行处理，最后将各个计算机的结果进行整合，得到最终的关键词列表。
2. 分布式模型训练在机器学习和深度学习中，模型训练是非常耗时的过程。
分布式计算可以将模型训练任务划分成多个子任务，分配给不同的计算机进行并行训练。
通过并行训练，可以加速模型的收敛速度，提高模型的准确性。
例如，在大规模图像数据中进行图像分类，可以将数据划分成多个小批次，分配给不同的计算机进行并行训练，最后将各个计算机的模型参数进行整合，得到最终的分类模型。
三、分布式计算方法的优势与挑战1. 优势分布式计算可以充分利用多台计算机的计算资源，提高计算效率和处理能力。
通过并行处理和并行训练，可以大大缩短数据处理和模型训练的时间，提高数据挖掘的效率。
面向大数据的高效分布式数据挖掘算法研究
面向大数据的高效分布式数据挖掘算法研究随着现代信息技术的快速发展及数据量的指数级增长，数据挖掘技术已成为解决大数据问题的关键技术之一。
在大数据环境下，分布式数据挖掘算法因具有高效、可扩展等优点得到了广泛应用。
本文将探讨面向大数据的高效分布式数据挖掘算法研究，将介绍分布式数据挖掘与传统数据挖掘算法的区别、分布式数据挖掘的一般流程、分布式数据挖掘算法的设计思路、现有的分布式数据挖掘算法以及未来的发展趋势。
区别传统数据挖掘与分布式数据挖掘传统的数据挖掘算法通常是完成在单机上的数据挖掘任务，虽然这类算法普遍具有高效、精准的特点，但当需要挖掘大规模的数据时，传统的数据挖掘算法面临着计算速度慢、内存容量有限等问题。
这时，分布式数据挖掘算法成为了能够解决这些问题的技术之一。
分布式数据挖掘是基于集群技术的数据挖掘方案，其独特的并行化技术、负载均衡技术能够充分发挥集群的性能，从而提升了数据挖掘的效率。
分布式数据挖掘克服传统数据挖掘算法的局限性，能在大数据环境下完成数据挖掘任务。
分布式数据挖掘的一般流程分布式数据挖掘的一般流程包括数据预处理、任务分解、并行化处理、子任务汇总，如下图所示。
1. 数据预处理：在分布式环境下进行数据预处理，是为了将原始数据转换成能被分布式数据挖掘算法读取和处理的格式。
2. 任务分解：将大数据集合分割为若干个小数据集，这些小数据集交给不同节点进行处理。
实现任务粒度的细化3. 并行化处理：不同节点之间并行执行，提高了算法处理数据的效率和速度。
4. 子任务汇总：处理结果按照特定的规则进行合并，实现对算法结果的整合和汇总。
分布式数据挖掘算法的设计思路设计一个分布式数据挖掘算法，需要考虑以下几个方面：1. 分布式数据的存储问题：如何将数据分布式地存储？2. 算法设计问题：在分布式环境中，如何实现算法的并行化处理？如何保证算法的正确性？3. 任务分配问题：如何合理地将不同的数据集和任务分配到不同的节点上去，并保证任务的负载均衡？4. 容错性问题：如何有效地处理节点失效或数据损坏等情况下的容错问题？设计一个高效的分布式数据挖掘算法，需要考虑以上方面因素，并在保证算法效率和准确性的基础上，尽可能地充分利用集群的计算资源。
基于分布式计算的高效数据挖掘算法研究
基于分布式计算的高效数据挖掘算法研究近年来，随着云计算和大数据技术的发展，分布式计算逐渐成为了数据挖掘领域中的重要技术之一。
基于分布式计算的高效数据挖掘算法实现了数据的高效处理与分析，能够挖掘出更加准确、实用的信息。
一、分布式计算的基本原理在传统的计算机架构中，所有的计算任务都在单个计算机上执行。
随着计算任务的增加，计算机的性能瓶颈逐渐显现。
为了解决这个问题，分布式计算技术应运而生。
分布式计算是将一个大型计算任务分成许多小的子任务，这些子任务分配给多个机器并行执行，最终将结果进行集成，得到最后的结果。
分布式计算有多种实现方式，比如采用消息传递机制，不同的节点之间通过网络相互通信，协调行动；或者采用共享内存机制，所有的节点可以访问共享的内存，在共享内存上进行并行计算。
二、分布式计算在数据挖掘中的应用现在的数据量越来越大，传统的单机计算已经难以胜任。
这时候，分布式计算就可以发挥作用。
在数据挖掘中，常用的分布式计算框架有Hadoop、Spark、Flink 等。
Hadoop是一个分布式文件系统和分布式计算系统的组合，它将文件分成多个块，分别存储在不同的节点上，并行地进行计算。
MapReduce是Hadoop的编程模型，可以将一个计算任务分解成许多小的子任务，这些任务并行地在不同的节点上执行，并将结果聚合起来。
Spark是Hadoop的新一代计算框架，使用RDD(弹性分布式数据集)进行数据的并行计算。
与Hadoop相比，使用Spark进行数据挖掘的速度更快，可扩展性更好，而且易于编程。
Flink是一个流处理框架，具有快速、高效、稳定、容错等特点。
Flink可以通过流处理和批处理两种方式对数据进行处理，同时也支持对流处理和批处理进行组合运算。
三、基于分布式计算的高效数据挖掘算法基于分布式计算的高效数据挖掘算法有很多种，其中常见的有K-means聚类算法、Apriori算法、PageRank算法等。
1.K-means聚类算法K-means是常见的聚类算法之一，它可以将数据集划分成K个簇，每一个簇都代表一个类。
基于分布式计算的数据挖掘算法研究
基于分布式计算的数据挖掘算法研究随着信息化时代的到来，数据的规模不断增大，这就需要更加高效的数据处理方式。
分布式计算作为一种新兴的技术，正在成为越来越多企业和组织在处理大数据方面的首选方案。
其中，基于分布式计算的数据挖掘算法也引起了人们的广泛关注。
一、什么是分布式计算？分布式计算是指将一个计算机问题分成许多小问题分散在多台计算机上分别计算，最后将计算结果进行整合得到最终结果的计算方法。
分布式计算的优点在于解决了单机计算的计算能力不足和性能瓶颈等问题，提高了计算效率和性能。
二、分布式计算的数据挖掘算法的研究背景在实践中，由于数据量过大，单台计算机的计算能力很难满足数据处理的需要，这就促使了数据挖掘算法在分布式计算环境下的研究。
随着分布式计算技术的不断发展，越来越多的数据处理公司、学术机构和科研人员开始关注分布式计算的数据挖掘算法。
同时，随着大数据产业的不断发展，大规模数据挖掘成为了当前研究的热点和难点问题，基于分布式计算的数据挖掘算法也成为了一个重要的解决方案。
三、分布式计算的数据挖掘算法的发展基于分布式计算的数据挖掘算法的发展可以追溯到20世纪90年代中后期。
当时，分布式计算技术还处于初级阶段，但研究人员已经开始尝试将数据挖掘算法应用于分布式计算环境中。
以后，随着分布式技术的逐步成熟，数据挖掘算法也不断完善。
在近年来，一些研究人员已经推出了许多基于分布式计算的数据挖掘算法，比如数据分区算法、频繁模式算法、基于网格的分类算法和聚类算法等。
这些算法在应用和发展上已经取得了很好的成果，促进了大数据处理的发展。
四、分布式计算的数据挖掘算法的应用前景基于分布式计算的数据挖掘算法在实际中的应用前景非常广泛。
首先，在各类企业中，分布式计算的数据挖掘算法可以帮助企业高效地处理和分析大量数据，更好地进行决策和管理。
其次，在新兴的大数据行业中，分布式计算的数据挖掘算法显得尤为重要。
大数据行业中，许多公司和机构都需要处理海量的数据，并从中发现商业价值。
基于分布式计算的大规模数据挖掘算法研究
基于分布式计算的大规模数据挖掘算法研究随着互联网的发展和高性能计算的普及，大规模数据挖掘成为许多领域中的重要任务。
然而，随着数据量的爆炸式增长，传统的单机数据挖掘算法已经无法满足对大规模数据进行高效处理和准确挖掘的需求。
因此，基于分布式计算的大规模数据挖掘算法成为了重要的研究方向。
分布式计算是利用多台计算机共同完成计算任务的一种方式。
与传统的单机计算相比，分布式计算具有高性能、高扩展性和高可靠性等优势。
因此，将分布式计算技术应用于大规模数据挖掘中，可以进一步加速数据处理和挖掘的过程，并提高挖掘结果的准确性。
在分布式计算的框架下，大规模数据挖掘算法的研究主要包括以下几个方面：首先是数据划分与分发。
在分布式计算环境中，将大规模数据划分成多个子数据集，并将其分发到不同计算节点上进行并行挖掘是必要的。
数据划分的策略需要综合考虑数据的特征、任务的复杂度和计算节点的负载情况等因素，以保证各个子任务的负载均衡和数据关联的完整性。
其次是并行计算与通信。
大规模数据挖掘算法的并行计算是通过对数据集的子集进行独立计算，并通过通信机制进行信息交互和结果集合。
并行计算的设计需要充分利用计算节点之间的通信带宽，减少通信开销，并且合理安排计算任务的执行顺序，以提高整体计算效率。
然后是全局模型融合与更新。
由于数据集被划分为多个子集分布在不同的计算节点上，各个节点的局部模型需要进行融合和更新，以生成全局的准确模型。
模型融合的策略需要考虑各个局部模型的权重和贡献度，以及模型更新时的保序和收敛性，保证全局模型的准确性和稳定性。
最后是容错处理与算法优化。
在分布式计算环境中，计算节点的故障和数据通信的失败是不可避免的。
因此，容错处理对于大规模数据挖掘算法至关重要。
容错处理的方法包括节点故障检测与恢复、数据通信的重传和重试等。
此外，算法的优化也是大规模数据挖掘算法研究中的重点之一，包括任务调度算法、数据划分算法和通信优化算法等，以进一步提高算法的效率和性能。
面向大数据的分布式数据挖掘算法研究
面向大数据的分布式数据挖掘算法研究随着信息时代的到来，大数据已经成为了我们生活的一部分。
这给我们带来了前所未有的机遇，也带来了前所未有的挑战。
其中最重要的挑战之一便是如何从这巨大的数据中获取有用的信息。
这就需要借助数据挖掘技术。
而在大数据时代，如何利用分布式计算的方法来进行数据挖掘，就成为了数据挖掘技术研究的一个重要方向。
一、什么是分布式数据挖掘简单地说，分布式数据挖掘就是将大数据分成若干个部分，分别存储在不同的节点上，然后通过合理的算法，将这些部分的数据进行整合和分析，从而得出全局的结论。
相比传统的数据挖掘方法，分布式数据挖掘具有如下优势：1.数据规模更大：由于大数据的存在，单个节点很难处理大规模的数据，而通过分布式方法，数据规模可以被扩展到很大的程度。
2.计算速度更快：由于分布式计算能够充分利用集群中的多核资源，因此计算速度可以得到极大的提升。
3.更加灵活：由于可以按需增加或减少节点，因此分布式计算更加灵活，可以根据不同场景调整节点数量。
二、分布式数据挖掘的算法目前，已经涌现了很多基于分布式计算的数据挖掘算法，其中包括基于MapReduce的算法、基于Spark的算法、基于Flink的算法等等。
这里我们着重介绍两种经典的分布式数据挖掘算法。
1. K-Means算法K-Means算法是一种最基本的聚类算法，它的目标是将数据分为K个簇，使得簇内数据的相似性最大，簇间数据的差异性最大。
K-Means算法分为两个阶段：初始化阶段和聚类迭代阶段。
其中初始化阶段需要随机选择K个初始的中心点，而聚类迭代阶段则需要不断地计算每个数据点与中心点的距离，并将其归入距离最近的簇中。
在分布式计算中，K-Means算法通常采用MapReduce框架实现。
具体实现方式为：首先，将原始数据随机分为若干份并存储在不同的节点上；然后，每个节点随机选择K个初始中心点，并计算每个数据点与每个中心点的距离，并将其发送到对应的中心节点上；最后中心节点根据收到的各节点信息，计算新的中心点，并再次将其发送给各个节点，直到收敛为止。
一种大规模数据挖掘的分布式算法研究
一种大规模数据挖掘的分布式算法研究随着数据量的指数级增长，大规模数据处理已经成为了许多领域面临的一个重要挑战。
采用分布式算法处理大规模数据已经成为了一种流行的解决方案。
本文将介绍一种大规模数据挖掘的分布式算法，并进行技术分析和实验探究。
一、问题背景及研究意义大规模数据处理已经成为各个领域需要面对的一个共同难题。
从搜索引擎到社交网络、从生物信息学到金融分析，数据都在不断的增长和积累。
而如何从这些海量数据中提取有用的信息，对我们理解和把握世界有着重要的作用。
传统的数据挖掘算法通常是基于单机处理，无法胜任海量数据的处理。
而分布式算法可以将海量的数据分成多个部分，并分配到多个计算节点上独立计算，最后将计算结果进行合并。
这极大地提高了数据处理的效率和可扩展性。
因此，采用分布式算法进行大规模数据挖掘，对提高数据挖掘的效率和准确性具有重要意义。
二、分布式算法原理1. 数据划分及分配对于大规模的数据，划分和分配策略的设计是一个重要的问题。
一种常用的策略是按行或列进行划分，而这种划分方式可以根据数据分布的特点进行优化。
例如，在一些高并发场景中，可以根据用户 ID 进行划分，避免多个线程同时锁定同一行数据，从而提高并发读写的吞吐量。
而在另一些场景中，则可以采用轮询分配策略，避免客户端与服务端的负载不均衡。
2. 分布式计算模型MapReduce 是一种经典的分布式计算模型，它将问题分解成一系列可并行计算的任务，通过在不同的计算节点上并行处理任务，最终将计算结果汇总到一个中心节点上。
MapReduce 模型提供了一种简单易用的分布式计算框架，并能够高效地处理大规模数据。
3. 数据通信和同步机制在分布式计算中，由于计算节点之间需要相互通信和同步，因此数据通信和同步机制也成为了分布式算法设计的重要组成部分。
在数据通信方面，常见的机制包括消息队列、RPC（Remote Procedure Call）、Socket 等方式。
消息队列通常具有较高的可靠性和容错性，并能够有效地分离计算节点和通信节点。
基于分布式算法的数据挖掘技术研究
基于分布式算法的数据挖掘技术研究分布式算法是一种利用多台计算机同时进行计算的算法，它可以大大提高算法的执行效率和处理能力。
在数据挖掘技术中，分布式算法具有广泛应用的潜力，可以帮助处理海量数据，发现隐藏在数据中的有价值的信息和模式。
本文将探讨基于分布式算法的数据挖掘技术的研究。
首先，分布式算法可以应用于数据的并行处理。
在数据挖掘过程中，通常需要对大量数据进行处理和分析，例如数据清洗、特征选择、模型训练等。
使用传统的单机算法，处理大数据量时往往存在性能瓶颈。
而分布式算法可以将数据划分为多个部分，交给多台计算机同时处理，极大地提高了处理效率。
例如，可以使用MapReduce算法将大型数据集分布在多台计算机上进行并行处理，加快了数据挖掘过程。
其次，分布式算法可以应用于分布式数据存储和管理。
在大数据时代，数据量呈指数级增长，传统的单机存储已经无法满足数据的存储需求。
而分布式数据存储系统可以将数据分布在多台计算机上，实现数据的高可靠性和高可用性。
在数据挖掘领域，分布式数据存储系统可以支持对大规模数据的实时访问和处理，提供高效的数据挖掘服务。
此外，分布式算法还可以应用于分布式机器学习。
机器学习是数据挖掘的核心技术之一，它可以通过建立数学模型来识别数据中的模式和规律。
然而，机器学习算法通常需要大量的计算和存储资源，使得在大数据环境下的应用受到限制。
而分布式机器学习算法可以将机器学习任务分布在多台计算机上进行并行计算，提高了算法的训练速度和性能。
例如，可以使用分布式随机梯度下降算法来加速大规模数据集的模型训练过程。
另外，基于分布式算法的数据挖掘技术还有一些应用的研究方向。
例如，可以研究分布式图挖掘算法，用于在大规模图数据中挖掘图的结构和特征。
还可以研究分布式推荐系统算法，用于在大规模用户行为数据中挖掘用户的喜好和需求。
同时，分布式算法还可以应用于分布式时间序列数据挖掘、分布式社交网络分析等领域。
综上所述，基于分布式算法的数据挖掘技术研究具有重要意义和广阔前景。
分布式计算在数据挖掘中的应用研究
分布式计算在数据挖掘中的应用研究随着互联网的快速发展，人们生产出来的数据量越来越大，传统的数据处理方法已经无法满足现代业务应用的需要。
为此，分布式计算技术应运而生，并逐渐发展成为一种重要的数据处理方式。
在数据挖掘领域中，分布式计算技术也得到了广泛应用，成为了推动数据挖掘发展的重要支撑。
首先，我们来看看分布式计算技术是什么。
分布式计算技术是指将一个任务分解成多个小任务，并让多台计算机同时处理这些小任务，最后将每个节点处理的结果进行整合得到最终的结果的技术。
相比传统的串行计算，分布式计算极大地提高了计算效率和数据处理能力。
由于能够在多台计算机上进行并行处理，分布式计算技术通常能够实现更高的运算速度和更佳的处理效果。
在大规模数据处理方面，分布式计算技术具有比串行计算更优异的性能。
数据挖掘是一种数据分析技术，旨在揭示大规模数据中潜在的模式和关联规律，以发现其中蕴含的价值信息。
数据挖掘需要对大量数据进行处理，重复性的指令、大量的数据操作以及数据量庞大，这些都需要分布式计算的支持。
同时，分布式计算还能够在安全性、可靠性等方面提供优异的支撑。
在数据挖掘领域中，采用分布式计算技术可以实现何种操作呢？下面我们一一进行介绍。
首先，对于复杂的数据挖掘算法，分布式计算技术能够快速进行计算。
如分类、聚类、关联规则分析、异常检测等等复杂数据挖掘操作，都需要从大量的数据中了解事实并挖掘出内在模式。
通过分布式计算技术，这些算法能够同时在多台计算机上处理多个任务，这不仅节约了时间，还避免了由于单台计算机运算过程中的内存和计算能力限制所引起的结果偏差。
其次，分布式计算技术还能够提高数据传输和存储的效率。
对于大规模数据挖掘，存储和传输数据的时间一直是瓶颈之一。
而采用分布式计算技术，将任务分发到不同的节点上，并在相应的节点上进行计算和存储，能够大大减少数据传输的使用。
同时，采用分布式计算，也能够减轻系统节点的压力，提高数据存储和计算的效率。
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２ Ｄ Ｐ Ｄ Ｃ 算法
２ Ｄ Ｃ 算法步骤 ． ＤＰ １ 基于分布式计算框架， 本文提出了Ｄ Ｃ 算法来实现框架的计算思想， ＤＰ 算法分为控制节点和分节点两
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万方数据
电子科技 大学学报
第３ ２卷
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１ 分布式计算框架
１ 问 ． 题描述 １ 关联规则挖掘问题是在分析零售业事务数据库时提出的， 现在的发展已经超出了原来的应用范围，其
２０年， ｏ 收稿 月ｔ日 ０２ 。男 ３岁 博士 ０ 研究生 主要从事月 力学与自 侧： 动控树 方面的研究
万方数据
第 １ 期
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分布式数据挖掘计算过程
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包含该节点；
３Ｉ Ｕ 事务处理。 ） 的 Ｃ Ｍ 根据Ｔ Ｄ 读取数据的状态决定事务处理所处的阶段，当 ＲＵ 得知所有的事务已 经被 Ｔ Ｄ 读取结束后， ＲＵ 各个节点就得到了 它们应该处理的 全部事务， 因此可以 得到本地的大项集１ 此时ＩＭ ＣＵ 处于等待状态，每当一个节点完成后就通知ＩＭ Ｃ Ｕ，同刚 将本地的大项集传递给ＩＭ ， Ｕ Ｃ Ｕ ＩＭ 动态的合并 Ｃ 所有的本地大项集，最终输出全局大项集。 分节点的算法也包 括三个阶段： １ 从Ｔ Ｄ 得到全局的分布信息， ） ＲＵ 初始化自 身的变量， 包括将自 身节点同分配的 通道相绑定； ２ 连续接受中央节点传递的事务， ） 同时负责清除通道的 数据为下一个 事务的 接收做 准备。 分节点根据 是否可以将全部事务放人内 存执行来决定是否放人内 存处理， 如果不可以放人内存执行则利用动态的事务 处理或者缓存到 本地的磁盘； ３ 在得到Ｊ Ｄ 发送的明确的事务分发结束信号后，如果不适用动态的 ＇ Ｒ Ｕ ） Ｔ 集合枚举树牛成方法则开始 处 理所有得到的 事务， 处理结束后将得到的大项集传递给中央节点的 Ｃ Ｕ ＩＭ 单元 ２ 有序集合枚举树的动态生成 ． ２
局集合枚举树（ｌ ａＳｔ ｍ ｒｅ ｅ Ｇｏ ｌ Ｅｕ ｅ ｔＴ ） ｂ ｅ ｎ ａ ｒ 或其他 ｅ 数据结构。 １ 分布式计算流程 ． ３ 分布式计算框架从概念上来讲是一种层次 计算方法， 将整个数据挖掘大项集的生成算法 中涉及的各个相对独立的计算过程分离出来 利用单独的模块进行计算，因为各个模块之间 图１ 分布式计算框架图 没有紧密的 祸合现象，相互之间只是事务数据 的传递和少量的指令流。 该计 算框架的核心是分布单元Ｄ ，其 Ｕ 具体的流 程可以分四 步进行：
为频繁项集；
２利 项 生 关 规 。 每 大 集 大 集 成 联 则 对 个 项 布 若 ｃ ， ０ 且 ｕ ｏ（／ｐ ｒ ）ｍ ｃ ｆ ）用 ＢＡ Ｂ ． ｓｐｔ） ｐｔ ｝ ｏ ， ＃ ｐ ｒ ｓ ｏＢ ｉ ｎ Ａｕ （ ｎ
则有关联规则： ｝（ Ｂ Ｂ Ａ ） － 问题２ ） 较容易解决，已有成熟的生成算法，问 ） 题１ 的解决影响大规模数据库的检索， 所以效率和准确 性是问题的关键， 讨论和算法都是集中 在不牺牲精度的 前提下提高大项集生成效率上， 本文算法和体系结 构将基于 ｐｏ和 ａｉ ｎ对这一问题进行分析。 Ａ ｒｒ Ｐｒｉ ｉｉ ｔｏ ｔ Ｌ 分布式计算框架 Ｚ 分布式计算框架利用了Ｐｒｉ 数据库分片的思想，但是各个部分具体的算法不是固定的， ａｉ ｎ ｔｏ ｔ 在不同的 部分使用不同的算法， 该计算框架可以应用在 并行和分布式的环境里。其计算框架如图１ 所 示 图中 Ｄ 表示分布单元（ｉｒｕ Ｃｎｏａ Ｕ Ｄｓ ｂｔ ｏｔｌ ｔ ｅ ｒ ｎ ｉ ｄ
３ 尸 处 己的 务， 所有事 理自 事 如果 ） 洛自 务可以 放人内 则选择高效的 存， 算法生成本 项集； 地大 否则将
事务缓存到本地磁盘， 在所有事务从Ｔ Ｄ 接受完毕后， ＲＵ 生成最后的 本地大项集； ４ ＩＭ 负责和各个节点之间的数据通信， ） Ｕ Ｃ 同时维护全局枚举树Ｏ 。 Ｔ 各节点在处理过程中或者处理完 成后都可以和 Ｃ Ｕ ＩＭ 通信， 这取决于 不同的实现策略。
Ｋｙ ｄ ａｍｎ ｇ ｓ ｃｔｎ ； ｇ ｉｍｅ ｄ ａ ｓ ｄｔ ｉｎ； ｏ ａｏ ｒｅ ａ ｅ ｓ； ｔ ａ ｅｗ ｒｓ ａ ｉ ａ ｉｉ ｕ ｌ ｔ ｔ ａｂ ｅ ｏ ｓ ｌ ｒ ｅ 目 前数据挖掘的 算法很多Ｍ 这些算法都是针对特定的问题和应用领域， ｌ但 在有些方面是高效的， 但 都存在或多 或少的缺陷。主要问题在于每一种方法都是对具体的计算方法的 研究， 在改善以往算法时却牺 牲了 些以 往算法的优点。 大规模数据库的 关联规则挖掘算法的效率瓶颈是大项集的生成过程， 这个过程 相当 耗时， 故所有的算法都针对这一点进行了 研究和分析， 提出了 各种不同技术的算法， 其目 的是尽量减 少 数据库的扫描次数。 本文通过深人分析以往算法的优缺点１ 提出了一种关联规则挖掘大项集生成的并 ２ １ ，
Ｍｎ ｅｅ Ｕｉ， Ｕ 示信息 制管 单 ａ ｇ ｎ ｎ） Ｉ 表 ａ ｍ ｔ Ｃ ｔ Ｍ 控 理
元（ｆｍ ｔｎ ｎｏ ａｄ ｎ ｅ ｅｔ ｔ Ｉｏ ａｏ Ｃ ｔｌ Ｍ ａ ｍ ｎ Ｕ ｉ， ｎｒ ｉ ｏｒ ｎ ａ ｇ ｎ） Ｔ Ｄ 表示事务读取分发单元（ ａｓ ｔｎ ａ ＲＵ Ｔ ｎ ｃｏ Ｒ ｄ ｒ ａｉ ｅ
行 分 式 理 计 框 的 法 分 式 据 掘 算 程Ｄ ｔ ｕｖＤｔ ｉｎＣｌｌｎＰ ｃｓ 和 布 处 的 算 架 算 一 布 数 挖 计 过 （ｓｂ ｅ ｍ ｉ ａｕｔ ｒｅ， ｉ ｔ ａ ｎｇ ａ ｇ ｓ ｉ ｒｉ ａ ｃ ｉ ｏ
Ｄ Ｃ） ＤＰ 算法。旨 在能够提供一个灵活的和可扩 展的计算平台， 利用现在相对廉价的单机进行网 络计算，充 分挖掘网 络计算的优势。
１ＴＤ 首先 根据处理器或者可利用的 式单机的 创建数据传输通道Ｃ－Ｃ， 各种初始化 ） Ｕ Ｒ 分布 数目 Ｉ ． 负责
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２ 启动函数Ｄ ｃ ｅ ｅ ｅ ｏｅ ， ｅ ｄ ｃｖ Ｎ ｄ（ 根据所使用的 ） ｉ Ｒｅ ｉ － ） 解决数据偏度策略的不同 初始化变量， 顺序读取数 据库中的 事务块， 将每一个事务分配到不同的处理器， 做到负载均衡和解决数据偏度；
算法研究
本文即 采取这种形式化的 描述方法 深度和广度都有很大提高， 但关联规则的形式化描述有其通用意义， 关联规则的发现可以 分解为两个子间题： 为大项集或者称 １找出 在于 务 据库中 所 项 项 Ｉ 支 度ｓ ｐ （３ ｉｕ， 事 数 ） 存 的 有大 集。 集 的 持 ｕ ｏ ！ｌ ｎ ｐ 则称Ｘ ｐ ｒ） ｓ ｔ－ ｍ