分布式环境数据挖掘调查

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

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。

随着分布式知识发现和挖掘在网格环境中日益受到关注，如何应对数据自治、异构和地理分布等挑战成为关键。为此，文中提出了一个基于网格技术和 Web 服务技术的数据挖掘框架，该框架利用 Web 服务实现资源（数据和算法资源）的共享和动态调用，并在 Globus 3.0 Alpha toolkit 平台上得以实现。

海量数据的分布式处理ppt

BC-PDM分布式数据挖掘系统正在云计算和数据挖掘领域展开研究。

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。

在配置Hadoop的伪分布式环境时，需要按照以下步骤进行操作。首先，确保所有必要的软件包已经安装并配置正确。其次，修改Hadoop配置文件以便在单台机器上模拟分布式环境。最后，启动Hadoop服务并验证其正常运行。通过这些步骤，可以在单台机器上搭建一个模拟分布式的Hadoop环境，用于开发和测试。

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。

统计量化规则（SQ rule）在数据挖掘领域具有重要价值。集中式挖掘SQ规则的算法已得到广泛应用，但其在分布式环境中，尤其是在涉及私有信息保护的情况下，面临挑战。如何在保护各方私有信息的前提下，实现多方协作完成SQ规则挖掘，成为保护私有信息的数据挖掘（PPDM）研究的重点。 基于安全求和、安全求平均和安全求频繁项集等PPDM基本工具，提出了两种算法，用于在水平划分数据下实现保护私有信息的SQ规则挖掘。其中，一种算法能够安全计算置信区间。