BC-PDM分布式数据挖掘系统的云计算与数据挖掘研究

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

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。

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

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。

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。

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。

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。

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。