这篇论文的研究方向挺有意思的，结合了网格技术和数据挖掘技术，是在数据挖掘领域，聚类是个常见且重要的部分。论文提到的基于 GT4 的聚类算法，结合了传统的CLUQ和K_平均值算法，了更高效的全局和局部方法。这个结合方式还挺创新的，适合在大规模数据集上进行应用。嗯，论文的形式是 Web Service，方便你直接调用，挺适合在开发数据挖掘系统时用作参考。

说到这，网格计算的一个关键优势就是能充分利用分布式计算资源，提升数据效率。对于数据挖掘系统来说，算法的执行效率至关重要，论文里提出的算法在效率上有了不少优化。如果你对这块有兴趣，可以看看文中提到的相关技术，尤其是在实际应用中，它能帮你多大数据的难题。总体来说，这篇论文不仅有理论深度，也有实践价值。

如果你正在开发类似的系统，可以参考这个方法，也可以尝试将其与其他聚类算法结合，看看效果如何。