基于分布式数据挖掘方法的研究与应用
基于云计算的分布式数据挖掘系统设计研究
基于云计算的分布式数据挖掘系统设计研究李艳红【摘要】在深入分析数据挖掘需求基础上,基于云计算环境,提出一个分布式数据挖掘系统设方案.通过充分考虑系统用户需求及数据挖掘特点,制定系统的总体架构,即:业务应用层、服务中间层、基础能力支持层,接着,提出各层实现细节,确保有效开展数据挖掘和分析工作.最后,对系统延迟性和吞吐量展开测试,测试结果表明,所设计系统平均查询延迟时间是2.43 s,表明延迟性、吞吐量均能达到实际要求,有利于提升数据挖掘工作的高效率、准确性.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2019(027)011【总页数】5页(P141-145)【关键词】云计算;分布式;数据挖掘系统;设计【作者】李艳红【作者单位】西安外事学院陕西西安710077【正文语种】中文【中图分类】TP311.14在传统模式下，信息技术运用模式主要是自给自足，在云计算中，主要是专业分工、协同配合。
此外，云计算能够根据用户的需求，进行动态配置和扩展，提供满足不同用户需求的服务。
在现代云计算、社交网络、移动通信互联网及数据自动收集技术不断发展过程中，数据量也呈爆发式的增长。
美国互联网数据中心通过研究表示，世界中所产生的数据大概呈着50%左右的速度增长，每隔两年翻一倍，且大部分数据都是最近几年所产生的，大数据时代已经到来[1]。
因此，云计算则成为未来海量数据处理的主要趋势。
在云计算背景下进行数据挖掘，并对数据信息特征提取和开采的技术受到更多人的重视。
基于此，本文提出依托云计算分布式数据挖掘系统的设计，并对所设计系统展开性能测试，得到较好的应用效果。
1 概述云计算服务模式云计算的服务模式具体划分如下，分别是平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）、基础设施即服务（IaaS），如图1所示。
基础设施即服务是云服务供应商将硬件资源集中起来，根据用户需求提供基础设施服务，比如存储空间、网络组件、处理能力等。
基础设施即服务为云计算提供基础，需要组件大规模计算机集群。
基于分布式系统的关联规则挖掘算法
５１ ・
山 西广 播 电视 大 学 学 报
２ １ 年 第 ６期 ０１
一
Ｌ Ｐ Ｄ ＬＰ Ｕ ，Ｆ Ｍ— Ｐ ，它们都具有相似的结构但具有不同的
个元素。这说明利用定理 ３ 对减少候选数据集 中的数据 ．２
量是很有效的。 在地点 Ｓ 的局部剪枝中，只用到了在 Ｄ ｊ ｉ Ｂ 中得到的局
常重要的，因为这些属性可能被利用来显著减少在挖掘关联 规则时的网络信息传输量。在大数据集与分布式数据库中的
每一次迭代结束时，可以得到候选数据集 ｘ的所有局部剪枝 支持合计数。在一个候选数据集被确认为是全局大的以后，
这些局部剪枝支持合计数都可以在以后的迭代中对候选数据
集进ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ一些全局剪枝。
剪枝算法。Ｆ Ｍ— Ｐ算法只讨论了局部剪枝 ；Ｆ Ｍ—Ｌ Ｐ Ｄ Ｌ Ｄ Ｕ 算法讨论了局部剪枝和上界剪枝；Ｆ Ｍ— Ｐ Ｄ Ｐ 算法讨论 了局
部剪枝和逐点剪枝。 在分布式环境中考察有关大数据集的某些特殊属性是非
部支持合计数对候选集进行剪枝， 事实上，在其他地点得到 的局部剪枝支持合计数也同样可以被用来剪枝。利用一种全 局的剪枝技术来实施这样的剪枝 ， 这种技术的要点如下：在
第 ６期 （ 第 ８ 总 ５期 ）
２１ ０ １年 ｌ １月
山 西 广 播 电 视 大 学 学 报
Ｊ ｕ ａ ｆＳ ａ ｘ ａ ｉ ｏ ｒ ｌ ｈ ｎ ｉＲ ｄ ｏ＆ Ｔ ｎ ｖ ｒ ｎ ｏ Ｖ Ｕ ｉｅ ｓ
Ｎｏ ６ ．
Ｎ Ｖ ２ １ Ｏ． ０ １
摘要 ：分布 式算法具 有高度的适应性 、可伸缩性 、低 性能损耗 和容易连 接等特 性，可 以作为 挖掘 关联规 则的理想平 台。分 布式系统环境 下 实现 高效分 布 式算法 的方 法。数据 挖掘 同关 系数据 库 的关 系，实现算法对数据 库结构 的要求 ，明确在实现 中需要解决 的几个核心 问题 。
基于Hadoop的数据挖掘技术在医疗领域中的应用研究
基于Hadoop的数据挖掘技术在医疗领域中的应用研究随着信息技术的不断发展和普及，医疗领域也正逐渐接受和应用数据挖掘技术。
其中，基于Hadoop的大数据分析技术在医疗领域中的应用尤为突出。
本文将就Hadoop技术在医疗领域中的应用研究进行分析和探讨。
一、Hadoop技术简介Hadoop是一个Apache开源项目，是一个分布式计算平台，能够处理海量数据的存储和分析。
Hadoop平台分两个部分：Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。
其中，HDFS 用于存储数据，MapReduce用于数据处理和分析。
Hadoop本身还提供了其他工具和组件，如HBase、ZooKeeper和YARN等，可以实现更为复杂的数据处理和分析任务。
Hadoop技术以其强大的并行计算和存储能力，成为大数据时代的重要工具之一。
二、医疗领域中的Hadoop应用目前，医疗领域中的应用重点在于基于Hadoop的数据挖掘技术。
通过挖掘海量的医疗数据，可以获得更为准确和全面的医疗信息，进而提高诊断、治疗和疾病预测的精确度。
1.垃圾邮件过滤医疗领域中，往往需要进行信息筛选和分类，以去除垃圾邮件和恶意信息。
利用Hadoop平台的MapReduce计算模型，可以进行高效的数据过滤，并对邮件数据进行分类和归档。
2.病患信息分析大规模医疗数据的分析是医疗领域中比较重要的工作之一。
通过Hadoop技术，可以对病患信息进行分类、聚类和关联规则挖掘等操作。
除此之外，医疗数据还可以被用于预测疾病的发生和流行趋势等方面。
3.医疗资源管理在医疗领域中，资源管理是非常重要的。
通过Hadoop技术，可以对医疗资源进行全面、客观和精准的管理。
例如医院的医生、护士、病床等资源的管理，可以通过Hadoop平台实现实时监测和数据分析，定期检查和更新资源，以实现更加高效和科学的资源配置。
4.药品排名与推荐医疗领域中，药品的排名和推荐是比较关键的，涉及广大病患的健康。
基于网格的分布式数据挖掘模型研究
微
处
理
机
Ｎｏ ６ ．
Ｄ ｅ ，０ ｅ ． ２ ０８
ＭＩ ＣＲ０Ｐ Ｒ０Ｃ Ｓ ＥＳ ＯＲＳ
基 于 网格 的分 布式 数 据 挖 掘 模 型研 究
孙 红 梅 胡 明 生 ， ’
（． １郑州师范高等专 科学校软件科学研究所， 郑州４０ ４２华中 ５ ４； ０ ． 科技大学 控制科学与 工程系， 武汉４ ０ ） ３７ ０４ 摘 要 ： 基于网格 的分布式知识发现和挖掘越来越 受到学术 界的重视。分析 了现有的分布 式 数据挖掘系统的不足 ， 提出 了一种基于 Ｏ Ｓ． Ｅ Ｇ ＩＮ Ｔ的分布式数据挖掘的框架模型， 并给 出了该模型
Ａｂ ｔａ ｔ Ｍｏ ｅ ａ ｄ ｍｏ ｅ ａｔｎｉｎ ｉ ｐ ｉ ｏ ｔｅ ｄｓ ｉｕｅ ｎ ｗｌｄ ｅ ｄ ｓｏ ｅｙ ａ ｄ ｄ ｔ ｎｎ ｓｒ ｃ ： ｒ ｎ ｒ ｔ ｔ ｓ ａｄ ｔ ｈ ｉｔ ｂ ｔｄ ｋ ｏ ｅ ｇ ｉ ｖ ｒ ｎ ａａ ｍｉｉｇ ｅ ｏ ｒ ｃ ｂ ｓｄ ｏ ｒ ． Ｔｈｓ ｐ ｐ ｒ ｉｔ ｄ ｃ ｓ ｔｅ ＯＧ Ｉｓ ｅ ｉ ｃ ｔ ｎ， ｅｃ ｂ ｓ ｔｅ ｄ ｓ ｎ ａ ｄ ａｃ ｉ ｃｕ ｅ ｏ ａｅ ｎ ｇｉ ｄ ｉ ａ ｅ ｎｒ ｕ ｅ Ｓ ｐ ｃｆ ａｉ ｄ ｓｒ ｅ ｈ ｅｉ ｎ ｒｈｔ ｔｒ ｆ ｏ ｈ ｉ ｏ ｉ ｇ ｅ ＯＧ Ｉ ＮＥ Ｓ ． Ｔ， ｐ ｔ ｆｒ ａｄ ｓ ｒｉｅ — ｏｉｎｅ ａｃ ｉ ｃｕ ｅ ｏ Ｄｉ ｒ ｕｅ Ｄａａ ｕｓ ｏ ｗ ｒ ａ ｅ ｖｃ ｒｅ ｔｄ ｒ ｈ ｔ ｔｒ ｆｒ ｅ ｓ ｉ ｔｄ ｔｂ ｔ Ｍｉｉｇ ａ ｅ ｏ ｎｎ ｂ ｓｄ ｎ
了大量的数据。通常这些数据是分布的， 自治的 ， 异 构的， 动态 的， 其复杂度也越来越高。很 明显 ， 在这 种资源分布 ， 用户分布 的分布式环境 中进行数据挖
基于XML的Web分布式数据挖掘系统研究
基于XML的Web分布式数据挖掘系统研究作者：魏爽来源：《电脑知识与技术》2013年第13期摘要：在目前很多网站都是基于HTML的，要对Web进行挖掘面临很多困难。
XML的出现给基于Web的数据挖掘带来便利。
利用XML和分布式数据挖掘技术将分布在世界各地的Web数据映射为结构化的数据，建立一个具有基本挖掘功能的分布式挖掘模型，并给出实现方案。
关键词：Web；数据挖掘；分布式；Agent中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）13-2964-03Internet出现以来，以其丰富的资源吸引了大量的用户。
随着计算机和网络技术的发展，Web服务越来受欢迎，Web页面的数量也在以惊人的速度增涨。
而蕴含在这些Web中的知识却没能得到充分的利用。
近年来，数据挖掘与Web的研究成为了两大研究课题，而两者的结合更是构成了一个新的课题，即Web数据挖掘研究。
Internet是一个开放性的全球分布式网络，Web分布在全世界的各个地方，且Web上的资源呈现出多样性、半结构化或非结构化等特点，这都给Web数据挖掘带来了一定的困难。
XML能够将不同来源的数据很容易结合在一起，提供易于使用的数据，为Web数据挖掘带来了新的契机。
结合Web的分布式特性及Web 数据的特点，提出一种基于XML的Web分布式数据挖掘模型。
1 Web数据挖掘技术1.1 Web数据挖掘概念数据挖掘就是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们感兴趣的、潜在有用的信息和知识的过程[1，2]。
随着Internet的发展，越来越多的服务和信息通过Web的形式提供给使用者。
这使得Web数据挖掘日益受到重视。
相对在传统的数据库进行数据挖掘而言，Web上的数据挖掘难度较大，体现出以下几个特点：1）半结构化是Web上数据的最大特点。
2）Web上的每一个站点就是一个数据源，每个数据源都是异构的，因而每一站点之间的信息和组织都不一样，这就构成了一个巨大的异构数据库环境。
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。
基于高性能云的分布式数据挖掘方法
ｏ ｉ ｌｕ ｅｕｔ ｎ ｔ ａａ ｉ ａ ｌ ｏ ｐｏ ｅｓｆｅ ｕ ｎ ｌ ｎ ｏ ｅｐｌｃ ｔｏ ｔｍｏ ｉｇ ｉ． ｉ ｈ ｐ ｃａ ａ ｒｄ ｓｒ ｉｅｓ ｃｕ＇，ｔｉ ａａ ｆｔ ｓｃｏ ｄ ｒｓ ｌ ｉ ｈｅｄ ｔ ｓ ｂｅ ｔ ｒｃ ｓ ｒ ｑ ｅ ｔ ｉ ｎ ａ ｅｗｉ ｕ ｖｎ ｔ Ｗ ｔ ｔｅｓ ｅ ｉｌｌｙｅｅ ｅｖｃ ￣ ｔｌ ｈｓｄ ｔ ｈ ｓ ｙ ｈ ｈ ｅ ｍｉｍｇ ｐ ｒｌ ｌ ｍ ａ ｅ ｓｄ ｏ ｍｉｉｇ ａｇ ｉｔｉｕｅ ｄ ｔ ｅｓ ｏ ｅ ｌｓｅｓ ｃ ｎ ｅ ｔｄ ｎ ａａｌ ｉ ｅ ｓ ｃ ｎ ｂ ｕ ｅ ｆｒ ｎｎ ｌｒｅ ｄｓｒｂ ｔｄ ａａ ｓ ｔ ｖ ｒ ｃｕ ｔｒ ｏ ｎ ｃｅ ｗｉ ｈｇ ｐ ｒｏ ａ ｃ ｗｉｅ ａｅ ｅｗｏ ｋ ． ｔ ｉｈ ｅｆ ｒ ｎ ｅ ｈ ｍ ｄ ｒ ａ ｎ ｔ ｒ ｓ
层结构 ，适用于高性能广域网络连接 的计算机集群所产生的大型分布式数据集的数据挖掘。实验结果表 明，与 Ｈ ｄ ｏ ａｏ ｐ方法相 比，该方法
的性能有显著提高 。
关健词 ：存储云 ；计算云 ；分布 式数据并行处理方法；数据挖掘
Ｄｉｔ ｉ ｕ ｅ ｔ ｉ ｉ ｇＡｐ ｒ ａ ｈ ｗｉｈ Ｈ ｉ ｈ Ｐｅ ｆ ｒ ａ ｃ ｏ ｄ ｓ ｒｂ ｔ ｄ Ｄａ ａ Ｍ ｎ ｎ ｐ ｏ ｃ ｔ ｇ ｒ ｏ ｍ ｎ ｅＣｌ ｕ
Ｇ ＵＩＢｉ ｘ ａ ，Ｈ Ｅ ｉ ｎ ｎｇ－ ｉ ｎｇ Ｊａ
面向数据特征的分布式数据挖掘研究
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
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。
基于数据库技术的数据挖掘方法研究
基于数据库技术的数据挖掘方法研究数据挖掘是通过分析大量数据，发现其中的规律和关联性的过程。
随着数字时代的到来，数据挖掘变得越来越受到重视，它被广泛应用于商业、医疗、金融、交通、政府等方面，帮助人们更好地了解现实世界。
而基于数据库技术的数据挖掘方法更是其中重要的一种，本文将探讨这种方法的研究和应用。
数据库技术是数据挖掘不可缺少的组成部分，它是存储和管理数据的基础。
数据库技术包括了关系数据库、非关系数据库、分布式数据库、数据仓库、数据挖掘等，其中数据挖掘是最为重要的一环。
数据挖掘需要将大量复杂的数据转化为易于理解的模型，而数据库技术能够有效地支持数据的存储和处理，为数据挖掘提供了强有力的基础。
在数据挖掘领域，数据倾斜和维数灾难是两个常见的问题。
数据倾斜指的是数据中某些属性的取值占比较大，而其他属性却很少出现，这会造成训练模型时过拟合的情况。
维数灾难是指随着属性数量的增加，模型的复杂度也将极大地增加。
针对这些问题，基于数据库技术的数据挖掘方法提供了有效的解决方案。
一般来说，基于数据库技术的数据挖掘方法需要经历以下几个步骤：数据预处理，特征选择，算法选择，模型构建和模型评估。
首先是数据预处理。
在数据挖掘之前，需要先对数据进行清洗、归一化和缺失值处理等操作，以保证数据的正确性和完整性。
其次是特征选择。
在从大量数据中挖掘出有用信息时，有些数据特征会起到更加重要的作用，需要根据业务需求选取一些有代表性的特征，以降低算法的复杂度。
然后是算法选择。
不同的算法适用于不同的领域，需要根据业务需求选择最适合的算法。
在基于数据库技术的数据挖掘方法中，常用的算法有决策树、聚类、关联规则等。
接下来是模型构建。
在选定算法后，需要对数据进行建模，得到一个能够反映数据关系的模型。
模型的构建必须根据实际情况逐步迭代调整，以得到更好的效果。
最后是模型评估。
为了确保模型具有好的泛化能力，需要对模型进行评估和验证，以验证模型的准确性和可靠性。
基于分布式数据流的大数据分类模型和算法
基于分布式数据流的大数据分类模型和算法一、本文概述随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为现代社会的重要特征。
大数据的涌现不仅改变了数据的存储和管理方式，也带来了数据分析和处理的新挑战。
其中，大数据分类作为大数据处理的关键环节，对于提取数据中的有效信息、发现数据的潜在价值具有重要意义。
然而，传统的大数据分类模型往往面临着处理速度慢、准确性低等问题，无法满足日益增长的数据处理需求。
因此，研究基于分布式数据流的大数据分类模型和算法成为了当前的研究热点。
本文旨在探讨基于分布式数据流的大数据分类模型和算法的研究现状与发展趋势。
文章将介绍大数据分类的基本概念、分类模型的分类与特点，以及分布式数据流处理的相关技术。
文章将重点分析几种典型的基于分布式数据流的大数据分类模型，包括其原理、优势和应用场景。
然后，文章将探讨这些模型在实际应用中所面临的挑战和解决方法。
文章将展望基于分布式数据流的大数据分类模型和算法的未来发展方向，以期为相关领域的研究和应用提供参考和借鉴。
二、分布式数据流处理技术在大数据处理领域，分布式数据流处理技术占据了至关重要的地位。
与传统的批量数据处理不同，数据流处理要求系统能够实时、连续地处理不断产生的数据，这就对处理技术的效率和扩展性提出了极高的要求。
分布式数据流处理技术通过将数据流分散到多个节点进行处理，再通过节点间的通信与协作，实现对数据的高效处理。
分布式数据流处理技术的核心在于其能够充分利用集群的计算资源和存储资源，实现数据的并行处理。
每个节点可以独立地处理一部分数据流，并通过网络与其他节点进行数据交换和协作。
这种并行化的处理方式可以显著提高数据处理的效率，使得系统能够应对大规模的数据流。
分布式数据流处理技术还需要解决一系列技术挑战，如数据的分布与平衡、节点的容错与恢复、数据流的实时性与准确性等。
在数据的分布与平衡方面，系统需要确保数据能够均匀地分布到各个节点，避免部分节点过载而其他节点空闲的情况。
基于数据挖掘的分布式入侵检测系统研究
型网络的安全需要 ， 它能够将基于主机 入 侵检测 系统和基于网络人侵检测系统的结构结合起来 ， 检测所有的数据源， 因而具有许多优点 ： ） （ 分布式 １ 入侵检测系统可以检测大范围的 攻击行为。 ２分 （） 布式入侵睑测系统能够提高捡 的准确率。（） 测 ３分 布式 入 侵检测系统可以 提高检测效率。 ４分布式 （） ＾ 侵检澳ｆ 系统可以 检测出分布式协同攻击。 ５ ｒ （） ｆ 布式入侵检测系统可以协调响应措施。 在技术上也存在一些难点 ：１安全事件应该 （） 在系统的什么位置产生和存储。 ２状态空间管理 （） 及规则复杂度问题。 ３知识库管理问题。 ４对安 （） （） 全审计数据的处理工作在系统的哪个部分进行的 问题。 我们而针对知识库管理当中的网络源数据， 采用了数据挖掘技术。 ２数据挖掘技术及其在入侵检测中的应用方
前 言
随着各级部 门自 动化信息系统的应用 ， 研究 和部署内网入侵检测系统十分必要。根据现今计 算机网络安全现状以及传统的网络安全模型， 仅 仅依靠传统的防护是不够的，完整的安全策略应 该包括实时的检测和响应。分布式入侵检测作为 种主动的信 息 安全保障措施，能构建动态的安 全循环，同时在入侵检测系统中使用数据挖掘技 术，通过分析历史数据可以提取出用户的行为特 征、 总结人侵行为的规律， 从而建立起比较完备的 规则 库来进行人侵检测这 样可以最大限度地提高 系统的安全保障能力， 减少安全威胁对系统造成 的危害。 １ 分布式入侵检测技术 入侵检测就是用于检测任何损害或企图损害 系统的完整性、保密性或可用性行为的一种 网络 安全技术。 它通过监视受保护系统的 状态和活动 ， 的方式，发现非授权或 恶意行为， 为防范人侵行为提供有效的手段。
Ａ ｆ ｒ ｉ 算法。 ｐｏ Ｔ ｉ ｉｄ 上面介绍的 关联规则挖掘算法是 种通用算法 ， 没有考虑任何特定领域的知识 ， 因 此在算法运行时可能会挖掘出大量没有意义的规 则。为解决这个问题 ， 首 数据预处理 ， 并对算法进行适当的改进以适 应＾ 、 侵检测系统中挖掘检测规则和模型的需要。经这 样处理后的数据能够较好的适用于人侵检测系统 中的关联规则挖掘算法 。 设计了能够适用于分布 式入 侵检测系统的 Ｉ Ｓ Ｐｉ ｉ ＤＡｒｒ ｏ 算法。 ２ ． ２改进的关联规则 算法主要针对网络数据源进行分析 ， 其第一 步就是格式化网络流量 中的数据包 ，提取出网络 数据流量的关键特征。用专用网络数据流的转储 工具采集网络上流经的 Ｉ Ｐ数据包， 提取其中的属 于同一次连接的关键特征作为一条连接记录， 将 法 采集到的大量连接记 录生成记录集数据库 Ｄ 数 ， 数据挖掘就是从海量的、不完全的、有噪声 据库中的每一条记录 Ｒ表示一次 Ｔ Ｐ Ｃ 连接 ， 其属 的、 模糊的、 随机的实际应用数据中， 提取隐含在 性有： ｆＴｍｅ／ ｉ ；ｌ ／ ￣间戳， 表示连接开始的时间 其中的、 人们事先不知道的、 但又是潜在有用的信 息和知 识 的过程 。 Ｄ ｒ ｏ； 延 ， ｕａ ｎ厢寸 表示一次连接持续的时间 ｉ ｔ 户行为 Ｓ ｒｉ ； 务类 型 ，连接所应用 的 Ｈ兀Ｐ ｅｖｃ 朋艮 ｅ 、 特征或规则等 ， 再对所得的规则进行归并更新， 建 Ｔ Ｌ Ｅ 、Ｔ 等协议 Ｅ Ｎ ＴＦ Ｐ 立起规则库。依据规 则库的规则对当前用户的行 Ｓｃｏｔ ｒｈｓ； 主机的 Ｉ 地址 Ｐ Ｄ ｔ０ｔ 目的端主机的 Ｉ 地址 ｓ ｓ； ｈ ∥ Ｐ 为进行检测， 根据得到的结果采取不同的 应付手 段。 常见的数据挖掘方法可分为以下几种 ： 关联分 Ｓｃｖｅ； 端主机． ｒｂｔｓ 发送的字节数 析、 分类分析、 聚类分析、 序列模式分析。 主要以关 Ｄ ｔｖｅ；目的端主机发送的字节数 ｓ ｔ ， ｂ ｓ， 联规则挖掘算法为例 ， 来发现新的检测规则和检 ｎ 肼示 ； 志位， 表示连接状态 测模式。关联规则的关键属性是置信度 Ｃ和支持 ）
分布式并行数据挖掘系统的研究与实现
ＤＬ ｔｅ ａｇ ｒ ｈ Ｌ．ｈ ｌｏｉ ｍ ｃ ｎ ｅ ｓｄ ｔｄｆ ｒｎ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔ ｌｔ ｒ ． ｏｄ ｒ ｔ ａ ｂ ｕｅ ａ ｉｅｅ ｔｄ ｖ ｌｐ ｎ ｐａｆ ｍｓＩ ｒｅ ｏ ｎ
．
ｍ ｋ ｈ ＫＤＤ ｙｔｍ ａ ｅ ａ ｅ ｔｅ ｓｓｅ ｈ ｖ ｍｏｅ ｅ — ｒ ｘ
—
Ｋｅ ｏ ｄ ： Ｄ ｔ ｍｉ ｉｇ， ｓｒ ｕ ｅ ｏ ｕ ａ ｉｎ， ａａ ｌｌ ｃ ｍｐ ｔｔ ｎ ￣ ｒｓ ａａ ｎ ｎ Ｄｉｔ ｂ ｔ ｄ ｃ ｍｐ ｔｔ ｉ ｏ Ｐ ｒｌ ｅ ｏ ｕ ａｉ ｏ
１ 引 言
根 据 对 数 据 库 管 理 系 统 （ Ｂ Ｓ 的 利 用 程 度 ， 行 数 据 挖 Ｄ Ｍ ） 并 掘ｕ 可 分 为 ： 利 用 Ｄ ＭＳ工 具 的 并行 数据 挖 掘 ， 不 Ｂ 和使 用 Ｄ Ｍ ＢＳ 工 具 的 并 行 数据 挖 掘 后 者 根据 Ｋ Ｄ算 法 的 执 行方 式 又 可 分 Ｄ 为 ： 于 客 户 机 的 Ｋ Ｄ； 于 服 务 器 的 Ｋ Ｄ； 基 Ｄ 摹 Ｄ 和基 于 混 合 客户 机／ 务器（／ ） 构的 Ｋ Ｄ 服 ＣＳ 结 Ｄ 在 不 使用 Ｄ Ｍ ｌ 的并 行 数 据 挖 掘 中 ， 挖 掘 数 据 被 存 Ｂ ＳＪ 具 待
文 章编 号 ｌ０ — ３ ｌ （０２ ０ － １８ ０ 文 献标 识 码 Ａ ０ ２ ８ ３ 一 ２ ０ ）４ ０ ９ ￣ ３ － 中 图分 类 号 Ｔ ３ １１ Ｐ １．３
Ａ ｔ Ｍ ｉ ｉ ｇ Ｍ ｅ ｈｏ ｓ ｄ ｎ Ｄａ ａ ｎｎ ｔ ｄ ｂａ ｅ ｏ Ｖｉｉ ｏ ｅ ａ ｓＢｒ ｋ ｒ ｎｄ ｕｔｌ ｈｒ ａ Ｍ ｉ －ｔ ｅ ｄ
（） ３ 组合 各十数据挖掘算法 发现的局部 知识 成全 局 、 一致
大数据时代的数据挖掘方法以及应用
大数据时代的数据挖掘方法以及应用摘要：目前中国迅猛发展高新科技，并不断强化了经济全球化趋势，极大的提升了我国国民经济水平，也促进了社会各个行业的快速进步。
充分满足了人们的物质生活之后，人们对精神及视觉上的享受便更为追求，在此种状况下，大数据信息所具备的重要作用便越来越清晰的显现了出来。
在大数据信息海量产生背景下，很大程度的便利了人们的生产以及生活，但与此同时，由于其中包含了的众多无价值信息，也一定的程度给人们生活造成了困扰，对此，为更加便利于人们使用，提出了数据挖掘的新概念，并研发出了相应的信息挖掘技术。
关键词：大数据时代；数据挖掘技术；应用情况1大数据时代下的数据挖掘技术1.1数据挖掘技术基本概念在日常的信息检索和资料整合处理的时候，技术工作人员们往往会采用一些较为特殊的技术手段进行处理，而这种特殊的数据处理方式，也就是我们通常所说的数据挖掘技术。
在传统的信息检索处理中，技术工作人员们往往需要花费很多的时间和精力，才能在众多的数据库当中挑选出最合适的大数据信息资源。
由于大数据时代的到来，给人们的生活带来了无限的便利条件，在当前，技术工人们已经可以利用数据挖掘技术处理日常的工作，从而大大地提高了工作效率，也拓宽了数据挖掘技术的应用空间。
1.2数据挖掘技术的特点总体而言，在大数据分析时代下的数据挖掘方法相对也十分复杂，但确实在一定意义上解决了以往数据检索中出现的困难与障碍，但也必须构建合理的数学模型。
再者，就传统数据挖掘方法而言，其所利用的信息来源非常丰富，这也就在无形中提高了发生微小差错的概率，而这些差错尽管并不改变最后的结果，但仍然无法做到十全十美。
而在最后，相对于原有的传统数据分析方法，信息挖掘技术已经越来越现代化了，因为它更能够从消费者的视角出发，最大限度的满足用户的根本需要。
1.3数据挖掘技术的应用第一，它能够根据不同客户的各种需要在数据库上实现对资料的采集与管理，从而提高了数据的个性化。
基于数据挖掘的云计算资源调度技术研究
基于数据挖掘的云计算资源调度技术研究随着云计算的发展和普及，云计算资源的调度成为了非常重要的问题。
云计算的本质是资源共享，因此资源调度对于提高云计算的效率和降低成本具有非常重要的影响。
而随着云计算应用场景的不断扩大，海量数据的处理和存储成为了一项重要的任务。
因此，如何基于数据挖掘技术来进行云计算资源的调度，成为了一项非常有前景的研究课题。
一、云计算资源调度技术的研究意义在云计算环境下，资源调度是实现资源优化和高效利用的关键因素之一。
云计算资源调度要求快速响应，动态调整，具有自适应性和灵活性。
其目的是使得云上的用户或系统能够得到高效的资源利用和统一的访问接口。
同时，由于云计算应用场景的不断变化和数据规模的不断扩大，传统的资源调度方法已经无法满足云计算的需求。
因此，基于数据挖掘技术的云计算资源调度技术将会成为未来的发展趋势。
二、基于数据挖掘的云计算资源调度技术1. 数据挖掘技术数据挖掘技术是一种从大量数据中挖掘出有用信息的过程。
数据挖掘技术包括分组、关联规则挖掘、聚类、分类和预测等多个方面。
在云计算环境下，数据挖掘技术可以用来识别模式和关联规则，通过对已有数据的分析和挖掘，为资源调度决策提供有力的支持。
2. 云计算资源的调度方式云计算资源的调度方式包括集中式、分布式和混合式等多个方面。
其中，集中式调度方式是将资源汇聚到一起进行管理，但是由于调度集中，造成了调度时间延长和系统容错能力降低的问题。
分布式调度方式是将资源分别管理，可以提高调度的效率和容错能力，但是需要对资源进行细粒度的管理和维护。
混合式调度方式则是将集中式和分布式的方式相结合，充分利用各种调度方式的优势，提高资源的管理和利用效率。
3. 数据挖掘技术在云计算资源调度中的应用数据挖掘技术在云计算资源调度中可以应用于资源的优化、安全性的保障、使用效率的提高、资源寻找和资源预测等方面。
比如，可以利用预测技术来预测用户在某个时间段内对云计算资源的需求量，以便提前做好资源的调度工作；可以利用聚类技术对资源进行分类，以便更好地管理和利用资源；可以利用关联规则挖掘技术去除冗余数据，从而提高数据的处理速度和资源的利用效率等等。
分布式计算文献
分布式计算文献分布式计算是一种广泛应用于大规模数据处理和计算任务的计算模式。
本文将介绍一些相关的文献，包括分布式计算的基本概念、应用场景、技术架构和实现方法等方面。
1.《分布式计算的基本概念与应用》本文介绍了分布式计算的基本概念和原理，包括分布式计算的定义、分布式计算系统的组成、分布式计算的优势和挑战等方面。
并且通过实例分析了分布式计算在大规模数据处理、科学计算、人工智能等领域的应用场景和实际效果。
2.《分布式计算的技术架构与实现方法》本文介绍了分布式计算的技术架构和实现方法，包括分布式计算系统的架构设计、分布式计算中的数据分片和数据流管理、分布式计算中的任务调度和并行计算等方面。
并且详细讲解了分布式计算系统中的一些重要技术，如MapReduce、Hadoop、Spark等。
3.《基于分布式计算的数据挖掘技术研究》本文主要研究基于分布式计算的数据挖掘技术，包括分布式数据挖掘的理论基础、分布式数据挖掘的算法和模型、分布式数据挖掘的应用等方面。
并且通过实例分析了基于分布式计算的数据挖掘在电商、金融、医疗等领域的应用实践。
4.《基于分布式计算的人工智能技术研究》本文主要研究基于分布式计算的人工智能技术，包括分布式深度学习、分布式强化学习、分布式自然语言处理等方面。
并且详细讲解了分布式计算在人工智能领域中的一些重要技术，如PSGD、Distributed TensorFlow等。
5.《分布式计算中的安全与隐私保护》本文主要介绍了分布式计算中的安全与隐私保护问题，包括分布式计算中的数据安全问题、分布式计算中的隐私保护问题、分布式计算中的安全协议和加密算法等方面。
并且通过实例分析了分布式计算中的一些安全和隐私保护策略，如加密传输、可信计算等。
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项集的集 合。仿真 实验结果表 明 ， 随着节点数 目的增多 ， 改进算法 比原算法执行时间要短 ， 并且这种优势随着
节点数 目的增 加而扩大 ， 说 明在异构集群环境下 ， Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ模型 的 Ａ ｐ ｉ ｆ ｏ ｉ算法能够 提高关联规则挖 掘的执 ｆ
行效率 。将改进的分布式关 联规则算 法在 分布式教育决 策支持系统 中应用 ， 通过对实 际数 据的挖掘 ， 证明 了
Ｖ０ １ ． ３ ５ Ｎｏ ．１ Ｆ ｅ ｂ． ２ ０１ ３
文章编号 ： ２ ０ ９ ５—３ ８ ５ ２ （ ２ ０ １ ３ ） ０ １ — ０ ０ ４ ０一 ｏ ４
文 献标 志 码 ： Ａ
基 于 分布 式 数 据 挖 掘 方 法 的研 究 与 应 用
汪 丽 ，张 露
（ １ ．武汉理工大学 统战部 ， 湖北 武汉 ４ ３ ０ ０ ７ ０ ； ２ ． 武汉理工大学 计算机科学与技术学 院， 湖北 武汉 ４ ３ ０ ０ ７ ０ ）
联规则挖掘算法 ， 但Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算法仍是许多新算法
收稿 １ ５ ｔ 期： ２ ０ １ ２— ０ ９—１ ０ ．
作者简 介： 汪
丽（ １ ９ ７ ７ 一） ， 女， 湖北武汉人 ， 武汉理工大学统战部 助理研究员
基金项 目： 湖北省教育厅教学研究基金资助项 目（ ２ ０ ０ ９ ２ ４ ０ ） ．
将运行 于大规模集群上复杂的并行计算过程高度 地抽象成两个函数 ： Ｍ ａ ｐ和 Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ Ｊ 。在实现上 将并行化 、 容错 、 数据分布和负载均衡等细节隐藏 起来 ， 然后把整个分布式过程看作 由 Ｍ ａ ｐ ／ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 来表达 的一个类 函数过程。Ｍ ａ ｐ阶段 ， Ｍ ａ ｐ ／ Ｒ ｅ ．
１ 关联规则挖掘算法及其分布式改进
１ ． １ 关联规 则挖 掘算 法
从广义上讲 ， 数据挖掘 的本质 即关 联分析。
数据挖 掘 的 目的是挖 掘 出潜 藏在 大量 数据 背后 的 有用 知识 ， 这种 知识 所 反 映 的 必 然是 不 同对 象不 同属 性之 间 的关 联 。
掘也不再适用 Ｊ 。针对 Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算法进行改进 ， 提
出了一 种 分 布式 的关 联 数据 挖 掘 算 法 ， 利 用 Ｍａ ．
没有复杂的推导 。但同时该算法也存在两个主要 缺点 ： ① 多次重 复 扫描 数 据 库 和产 生 大 量 候选 频 繁项集。在实际应用 中， 多次重复扫描数据库在 需要挖掘很长的模式时将带来 巨大开销 ； ②在迭 代过程中要在 内存 中产生 、 处理和保存候选频繁
该方法对教育决策 的有效性 。
关键词 ： 分布式数 据挖 掘 ； Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 模型； 关联规则 ； 分布式教育决策支持系统
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｐ ３ １ １ ． １ ３ Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ３ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． ２ ０ ９ ５— ３ ８ ５ ２ ． ２ ０ １ ３ ． ０ １ ． ０ １ １
摘Hale Waihona Puke 要： 针对关联 规则 Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算 法多次重复 扫描数 据库 和产生 大量候选 频繁 项集 的缺点 ， 对 其进行 改
进， 并在 Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 模 型上得以实现。改进 的 Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算法 只需要对 整个数据库扫描一次 ， 即可得到所有频 繁
Ｍａ ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ模 型 是 Ｇ ｏ ｏ ｇ ｌ ｅ开 发 的一 个 针 对 大规模 群组 海量 数 据 处 理 的分 布 式 编程 模 型 ， 它
在众多的关联规则算法中， 最著名的是 １ ９ ９ ３ 年Ａ Ｇ Ｒ Ａ ＷＡ Ｌ等提出 的 Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算法及其改进算 法 。 ｊ 。尽管后来又有科研工作者提出了许多关
项集 ， 这 个数量 有 时候是 非常 大 的 ， 会导致 算法 在
广 度和 深度 上 的适 应性 很差 。 １ ． ２ 分布式 Ａｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算法 设计
ｐ Ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ 模型对算法 进行实现， 并将改进 的关 联
规则 算法 应用 于分 布式 教育决 策支 持系统 中。
步骤 为 ： ① 根据 原事 务集 产生频 繁 １项 集 Ｌ ； ②根据频繁 ｋ 项集产生第 ｋ ＋１ 层候选集； ③
扫描事务集 ， 找出第 ｋ ＋ｌ 层频繁集； ④循环步骤
②和步骤③ ， 直到第 ｋ ＋ １ 层频繁集为空。
Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算 法 的优 点 是 结 构 简 单 ， 易 于理解 ，
随着网络和计算机技术 的快速发展 ， 信息也
在爆 炸 式地 增 长 并呈 现 出 海量 、 多样 、 异构、 动态
的原 型 ， 很 多算法 都是 基于 Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算法 的改进 。 可将 Ａ ｐ ｉ ｆ ｏ ｒ ｉ 算法 描述 如下 ： 输人 为事务 数据 库 Ｄ； 最 小支持 度 阈值 Ｊ ｓ 输 出为 Ｄ 中 的频 繁项 集 Ｌ 。
第３ ５ 卷 第１ 期
２ ０ １ ３ 年２ 月
武 汉理工大学学报 （ 信息与管理工 程版 ）
Ｊ Ｏ Ｕ Ｒ Ｎ Ａ Ｌ Ｏ Ｆ ＷＵ Ｔ （ Ｉ Ｎ Ｆ Ｏ Ｒ Ｍ Ａ Ｔ Ｉ Ｏ Ｎ＆Ｍ Ａ Ｎ Ａ Ｇ Ｅ Ｍ Ｅ Ｎ Ｔ Ｅ Ｎ Ｇ Ｉ Ｎ Ｅ Ｅ Ｒ Ｉ Ｎ Ｇ ）
变化 等特 性 Ｊ 。分 布 式 计 算 平 台 的 出现 解 决 了
海量数据 的存储和计算 的瓶颈问题 ， 使海量数据 的数据挖掘成为可能。将分布式与现有数据挖掘 算法相结合 ， 已成为研究 的热点 Ｊ 。 而随着信息化建设 的深入发展 ， 高校都拥有
大量 的教育 信息 ， 其 分 布 范 围在地 理 上 越来 越 广 泛， 数 据结 构呈 现多样 化 的趋势 ， 使传 统 的数 据挖