基于 Web 服务的网格环境下分布式数据挖掘框架

对分布式环境中数据挖掘的全面调查。

将Weka4WS嵌入网格环境，利用其远程数据挖掘能力。引入距离代价和混合概率，融合Web服务和网格技术。利用开源数据挖掘类库Weka，构建面向服务的分布式数据挖掘体系。验证了分布式聚类算法的有效性和体系结构的可行性。

大数据挖掘的入门书里，《大数据的挖掘（web，分布式数据）》算是比较实用的那一类。斯坦福三位教授写的，内容覆盖面挺广，从分布式系统、MapReduce、LSH 到 PageRank、推荐系统都有讲，也比较接地气。比较适合你平时写前端但又想搞懂后面大数据那一套逻辑的时候翻一翻。不仅能帮你理清多后台数据流的玩法，也能对接前端做一些数据可视化的项目有。

使用软件代理进行数据挖掘的参考（Hillol Kargupta, Brian Stafford, Ilker Hamzaoglu）

网格的数据共享能力，挺适合做大规模分布式挖掘的。尤其是在科学计算场景下，数据量那是真的大，用传统方式，效率和扩展性都跟不上。这篇《论文研究-网格的数据挖掘.pdf》讲得蛮系统的，主要围绕网格环境下怎么挖掘数据，讲了关键技术、架构和流程，还配了个基于OGSA的例子，挺有参考价值的。像你如果平时有接触分布式计算或者高性能计算，这篇文章还蛮值得一看。里面提到的数据共享机制、挖掘模型、资源调度策略，多都能落地。讲得不是晦涩，看起来还比较轻松。不过呢，资料偏理论多一些，适合拿来理一理思路。如果你打算真在项目里搞一套网格挖掘系统，那还得搭配些实操框架，比如 Ignite 做内存计算，或者看看 高性能计算

如果你在大数据领域摸爬滚打了一段时间，知道分布式算法的重要性。它通过将数据分成多个部分，分配到不同的计算机上并行，让你在海量数据时能省时省力。，支持多种编程语言，像是Scala、Java、Python等，基本上你用的开发语言都能找到支持。，丰富的 API 接口也挺简洁，开发者可以快速上手，不用担心复杂的实现细节。适合需要大规模数据的场景，像是电信、金融、医疗等行业，实时流也不是问题，能应对高速变化的数据。不过也要注意，虽然这个框架在大量数据时表现不错，但在数据可视化方面稍微弱一点，适合更注重计算性能的应用场景。如果你需要快速并部署模型，分布式算法这个选择还是蛮靠谱的。

在隐私保护数据挖掘领域，如何在保障数据安全性的前提下，不损失挖掘精度一直是一项挑战。为解决这一问题，我们提出了一种基于Paillier同态加密的关联规则挖掘方法，该方法适用于分布式环境。 方法特点: 计算与解密分离: 采用计算方和解密方分离的策略，有效保障数据挖掘过程的安全性。 精度无损: 利用同态加密特性，在不解密数据的情况下进行计算，确保挖掘精度不受影响。 效率提升: 引入蒙哥马利算法优化Paillier算法，降低计算开销，保证算法效率。 实验结果表明，该方法在引入加解密过程后，整体开销依然处于可接受范围，验证了其在实际应用中的可行性。

该研究提出基于支持向量机的分布式数据挖掘模型 DSVM，以解决分布式环境中数据挖掘遇到的挑战。DSVM 利用特征多叉树来表示分布式数据集的总体特征，并使用壳向量来实现分布式支持向量机的增量更新。实验表明，DSVM 在解决存储开销、效率、安全性和隐私性等问题方面取得了成效。

PDMiner 的并行分布式挖掘能力真的挺强，适合那种动辄 TB 级的大数据场景。平台是基于 Hadoop 打造的，利用了 HDFS 和 MapReduce，性能稳定，扩展性也不错，跑起大型任务来带劲。如果你之前被串行算法拖慢过节奏，PDMiner 这种并行方案就挺值得一试。 PDMiner 的并行机制真的是大数据瓶颈的一把好手。数据预、分类、聚类、关联规则，全都能并行搞定。后台用的是Hadoop，性能可不是闹着玩的。多节点并发执行，资源利用效率高，响应也快。 平台还整合了工作流子系统，交互界面挺友好，配置任务顺手，哪怕不是技术出身的同事也能用得上。拖拖拽拽就能设定流程，省心省力。嗯，对于习惯