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文檔簡介
1、數(shù)據(jù)挖掘,也稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn),是從大量、不完全、模糊的實際應用數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中、事先不知道的信息和知識的過程。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術采用的挖掘算法:一方面所處理的數(shù)據(jù)都是集中在一臺機器上,另一方面整個挖掘過程的計算也集中在一臺機器上。隨著各種網(wǎng)絡尤其是Internet的廣泛使用,網(wǎng)絡中可獲得的數(shù)據(jù)量持續(xù)增長,需要挖掘的數(shù)據(jù)源往往分布存儲在網(wǎng)絡的各個節(jié)點上。同時,隨著信息技術應用的深入,挖掘算法執(zhí)行的對象數(shù)據(jù)集越來越大,需要大量的
2、計算資源,這必然要求執(zhí)行挖掘算法的機器有相當高的性能,一臺機器通常很難完成這種超大量的計算任務,與之相應的在其它分布式站點上的機器有著充裕的計算資源卻不能有效地利用。對于這兩個問題,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術根本無法解決,因此分布式數(shù)據(jù)挖掘技術隨之而出。 所謂分布式數(shù)據(jù)挖掘就是使用分布式計算資源,從分布式數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識的過程,主要包括兩方面的內(nèi)容:一方面,跨多個網(wǎng)絡節(jié)點對分布式數(shù)據(jù)集進行聯(lián)合挖掘;另一方面,利用網(wǎng)絡節(jié)點的計算資源進行協(xié)
3、同挖掘,滿足巨大的計算工作量需求。通過對Agent、網(wǎng)格、RMI、CORBA等分布式技術進行比較,可以發(fā)現(xiàn),Agent、網(wǎng)格技術是兩種不成熟的技術,雖說有很好的前景,但使用和開發(fā)的難度很大。 而RMI技術是一種很成熟技術,相對容易使用,且具有跨平臺執(zhí)行的能力優(yōu)點。因此本文采用了RMI技術來實現(xiàn)分布式數(shù)據(jù)挖掘。本文以數(shù)據(jù)挖掘中的關聯(lián)規(guī)則FP-Tree算法和分類ID3算法為切入點,對運用RMI技術進行分布式算法設計進行了探索,主要工
4、作包括: 首先,對要采用的分布式技術RMI做了深入的理解和掌握,并把傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法中的數(shù)據(jù)處理部分和任務執(zhí)行部分發(fā)布為RMI服務。 其次,對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法進行了研究,主要包括關聯(lián)規(guī)則類經(jīng)典算法Apriori、FP-Tree等算法,分類經(jīng)典算法ID3、C4.5等算法。使用Java語言實現(xiàn)其中的FP-Tree、ID3算法。 再次,在深入分析傳統(tǒng)算法的基礎上,提出和實現(xiàn)數(shù)據(jù)與計算都分布的DFP算法和DID3算法。
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