BC-PDM分布式数据挖掘系统的云计算与数据挖掘研究

分布式数据表BigTable在云计算和数据挖掘中扮演着重要角色，其高效的数据管理和处理能力成为现代技术应用的核心支撑。

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

对分布式环境中数据挖掘的全面调查。

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。

本研究设计了一种结合云计算优势的云计算数据挖掘系统架构，详细描述了其关键组件。该架构可解决当前系统存在的共享性、扩展性和成本问题，为未来基于云计算平台的数据挖掘系统架构研究提供参考。

提出了一种用于生成关联规则挖掘大项集的并行和分布式处理计算框架的DDCP算法。该算法基于大规模事务数据库，有效地将数据分片并进行分布式或并行处理，通过节点间的通信减少了数据传输量。算法通过实例验证了其正确性和可行性，在分布式或并行环境中能够高效地进行数据挖掘。

提出了一种新的算法框架，用于并行和分布式处理大规模事务数据库中的关联规则挖掘大项集。该算法有效地将数据分片并进行分布或并行处理，通过节点间的通信减少了数据传输量。算法经过实例验证，证明了其在分布式和并行环境中实现高效数据挖掘的可行性和正确性。

云计算的发展史可以追溯到20世纪末，随着信息技术的快速进步，云计算逐渐成为现代数据管理和分析的重要工具。

随着云计算和数据挖掘技术的发展，各行各业开始积极探索其应用。以下是一些关键头文件示例：start_time, date, 开始时间 imsi, VARCHAR(10), IMSI calling, VARCHAR(10), 用户号码 user_ip, VARCHAR(10), 用户IP地址 APN, VARCHAR(10), 访问方式 imei, VARCHAR(10), 终端标识号 rat, int, 2G/3G网络标识 app_type, int, 应用类型 lac, VARCHAR(10), xm Cell_ID, VARCHAR(10), xm source_ip, VARCHAR(1