分布式数据挖掘相关论文
分布式数据挖掘通过并行的挖掘算法，可以对分布在不同物理节点上的数据进行分析，不需要将大规模数据集集中起来，扩展了数据挖掘技术的......
本文介绍了分布式数据挖掘的研究背景,从结点的同构和异构性、系统模型、分布式数据挖掘算法以及应用实例四个方面综述了研究现状.......
该文首先对电子商务环境下数据挖掘技术应用的现状进行了详细的调研,并对分布式数据挖掘的体系结构模型和代价模型进行了深入的研......
该文介绍了一个分布式频繁项集挖掘算法,该算法借鉴了Fpgrowth算法的思想,并充分利网格系统提供的数据访问服务和元数据服务,使得......
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊和随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道但又是潜在有用信息和知识的过程......
随着Internet的迅速普及，挖掘分布的数据已经成为数据挖掘领域面临的一个主要挑战。由于节点是物理分布的，处理的是海量数据，同时还要......
传统的数据挖掘基本上是一个本地的数据分析工具,仅能对本地数据集产生一定的理解性或概括性的知识。随着数据存储容量的不断扩大......
本文就布尔关联规则的分布式挖掘与更新、最优数量关联规则的分布式挖掘、约束性关联规则的分布式挖掘与更新、基于关联规则的分类......
数据挖掘是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识和规则。它是近年来企业用以分析大型数据......
基于组件的开发提供了一种灵活、高效的开发应用程序方法。在本文中，作者采用了组件化的思想，设计和实现了一个分布式数据挖掘系统中......
随着信息技术在社会生活各个领域的快速应用,人们越来越重视数据收集工作,建立了数量众多的数据库,把它们广泛应用于商业、行政、......
计算机网络技术和分布式数据库技术的发展促进了数据的分布式存储,从而促进了分布式数据挖掘这一新技术的产生。分布式数据挖掘使......
20世纪末,随着信息技术的普遍应用、Internet的普及,信息系统的分布式应用及研究逐渐成为热点,分布式数据挖掘也得到了越来越高的......
学位
数据挖掘是从大量数据中发现有用知识的一种手段,已成为目前国际上数据库和信息决策领域最前沿的研究方向之一,受到了学术界和工业......
信息总量巨大,分散存储在不同地点,涉及隐私保护的信息增多等是当今数据信息所呈现出来的新特点。由于网络带宽,隐私保护和单机处......
自二十世纪九十年代以来，多Agent系统逐渐成为人们研究的热点，对许多科学技术的发展产生了深远的影响。多Agent系统比较适用于复杂的......
随着科技的进步,当今社会的信息量正在以爆炸的趋势增长,因此需要对这些大量的数据进行挖掘,为社会生活乃至国家发展找出有价值和......
在科学技术引领的大数据时代背景下,海量的数据给各领域都带来了数据分析的需求,并且数据挖掘的技术门槛、工作量、工作繁琐程度也......
随着信息时代中数据量的快速增长,传统的数据挖掘方法在处理大规模数据上已稍显不足。分布式数据挖掘应用越来越广泛。然而,在分布......
数据挖掘作为人工智能、数据库和统计理论结合的产物，其目的就是要从大量数据中找出有意义的模式，具有广泛的应用价值。本文依据......
随着信息化技术被广泛应用到中医药领域,大量关于中医药及医学数据库迅速在各个地区和医院建立,形成了大量的信息"孤岛",数据共享......
随着信息技术和互联网的发展,各种信息呈现爆炸性增长,且包含丰富的知识.从海量数据信息中挖掘得到有用的知识仍然是一个挑战性的......
全球金融危机蔓延至零售行业,各零售商家彼此间竞争加剧,保持原来的客户无疑成为企业应对“寒流”的关键,对原有客户进行流失预测......
数据挖掘，也称为数据库中的知识发现，是从大量、不完全、模糊的实际应用数据中，提取隐含在其中、事先不知道的信息和知识的过程。传统......
WebGIS是上世纪九十年代得到迅速发展的GIS技术,随着网络的普及其应用领域也不断扩大。与此同时,数据挖掘技术在计算机技术发展的......
提出了一个从同构数据集中学习贝叶斯网络结构的分布式算法。该算法首先使用搜索评分的方法学习每个局部贝叶斯网络结构,然后取节......
提出了一种适用于多镜像站点环境下的分布式Web使用聚类局部挖掘算法LUC和全局挖掘算法GUC。较好地解决了Web访问信息的异地存储、......
在数据挖掘中,对待数据集中的孤立点有两种策略:一种是将它们作为噪声而从数据集中清洗出去;另一种则将它们作为研究对象,称为孤立......
以分布式存储的光谱多属性数据集为基础，运用agent技术设计用户代理和挖掘代理，对光谱进行快速并可扩展性的分布式并行处理，减少冗余......
为解决电子商务推荐系统开放性、效率和精确度问题,给出了基于分布式数据挖掘的电子商务推荐系统（BDBRS）功能结构,提出了该系统的体......
针对分布式决策树构造过程中的隐私保护问题,引入安全多方计算方法设计了可以保护隐私的分布式C4.5决策树分类算法。该算法适用于......
频繁模式挖掘是一种非常有效地从数据中获取知识的方法,但是随着大数据时代的来临,现有算法及其计算环境的运算速度、内外存容量面......
给出了一种分布式Web日志挖掘模型DWLMS．根据对挖掘过程及算法进行分析，提出了一种基于DWLMS的局部频繁路径的更新算法LFP和全局频繁......
基于相似性的数据挖掘模型,主要是用于发现分布式资源之间的相似性,利用相似性,融合分布式数据库,减小数据挖掘的规模.本文主要介......
针对分布式环境下FP-tree的构造及合并,给出了一种网格环境下FP-tree的分布式构造算法GridDBMA。该算法中,各站点根据全局项目头表......
一、引言当前,各相关学科的飞速发展,使得对计算机速度、系统可靠性和成本实效性的要求提高,这必将促使发展另外的计算机模型来取......
传统的数据挖掘系统主要面向集中的数据源,在大量的分布式异构数据环境下,数据挖掘采用数据转储方式来完成不仅效率低、操作困难而......
提出一种具有通用性的分布式异常检测框架.首先,利用本地的无监督异常检测算法,建立多个本地检测模型;然后,将各个本地无监督检测......
数据挖掘算法广泛地应用于数据分析。工业、科学和商业领域需要分析地理上分布的大量数据集，而网格能有效地提供高性能应用和分布式......
随着信息技术的不断发展，大量的分布系统和跨平台系统不断涌现，同时也给数据挖掘带来了一定难度。针对分布的、异构的应用环境，提出了......
提出了一个基于移动agent和数据挖掘标准的分布式数据挖掘系统模型，该系统运用两个层次的开放式数据挖掘语言来提供良好的延伸性，基......
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......
隐私保持是目前数据挖掘领域的一个重要方向,其目标是研究如何在不共享原始数据的条件下,获取准确的数据关系.本文采用现实的多方......
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......
为了提高分布式挖掘系统的性能，分析了现有的分布式数据挖掘系统的不足，提出了一种网格计算环境下的分布式数据挖掘的体系结构，讨论了......
摘要：隐私保护是数据挖掘中一个重要的研究方向，如何在不违反隐私规定的情况下，利用数据挖掘工具发现有意义的知识是一个热点问题。本......
