分布模型

Google 的 MapReduce 论文，真的是做分布式计算绕不过去的一篇。Map 和 Reduce 的思想来自函数式编程，理念其实不复杂：Map 负责拆小块分给节点跑，Reduce 再把结果合起来，完活儿。逻辑挺清晰的，适合大批量数据，像日志、网页索引这些场景就适合。 MapReduce 的模型结构也还挺直观：输入输出都是键值对，Map函数拿到输入先搞出一堆中间结果，交给系统自动Shuffle和Sort，再扔给Reduce函数做最终汇总。嗯，不用你操太多心，系统自动兜底。 架构设计上也成熟：JobTracker负责分配任务，TaskTracker各自干活儿，底层的数据都扔进HDFS，又稳又

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。

RBAC权限模型的表结构包括用户表、角色表、用户角色关联表、权限表和角色权限关联表。用户角色关联表和角色权限关联表是两个关键的关联表。

基于数据挖掘的入侵检测系统模型的设计思路挺实用的，适合搞网络安全的你参考一下。分布式结构+数据挖掘，监控范围大，响应也快，能发现一些隐藏得比较深的攻击行为。关联规则和聚类算法结合用，检测准确率还不错。 分布式入侵检测系统的组件分得挺清楚：基于主机的收日志，基于网络的抓流量，中控协调。嗯，这样设计的好处是扩展起来不费劲，大网络环境下挺稳当的。 数据挖掘这块重点是关联规则挖掘和聚类，前者负责提规则，后者干脆识别新型攻击。简单说，就是先找规律，再学会分类，提升检测能力。 如果你打算在大规模网络里搞安全防护，可以借鉴一下论文里提到的分布式架构思路，别忘了数据预和知识库更新这块也挺关键哦。

首先分析了分布式任务计划的组成要素，并针对规划问题进行了建模，提出了一个平台定价模型。随后设计了一个分布式协作框架，用于实现任务计划的动态调整。该框架包括内部模块和外部模块：内部模块通过Ｎ－ｂｅｓｔ算法和反馈策略完成决策实体内部的二次分配；外部模块则用于决策实体间的协作，特别是在任务精度低于期望值时的调整。最后，通过仿真实验证明了该模型的有效性，并讨论了其在不同情况下的适用性。

CRMTool是一个聚合损失分布计算工具，利用特征函数数值反演评估集体风险模型的复合聚合损失分布和相关的风险价值。它作为CF TOOLBOX的一部分，提供算法用于评估选定特征函数，并通过简单梯形规则或FFT算法计算PDF和CDF。

beta 分布的概率密度的 Matlab 代码，配合个人时空迁移模型的 C++实现，步骤清晰，样例数据也贴心附上了。整体流程分成了 13 个环节，每一步都详细标注了输入输出。用Step1GenerateMoment.cpp计算力矩，用SampleStayRegion.txt做输入，一步步跑下来还挺丝滑的。如果你在搞 mobility 相关的建模，或者想了解怎么用 Beta 分布建概率密度，这套资源还挺值得一试的，代码写得比较直给，C++和 Matlab 的混合也不会太绕。

2018年数学建模竞赛B题涉及语言分布的增长与变化模型。由于数据量不足，采用机器学习方法可能导致过拟合，因此选择了基于模拟的建模方法。使用Python编写代码，通过层次聚类分析预测的语言分布，以优化公司选址策略。具体来说，根据人口数量和经济发展等标准，选择最适合作为分公司选址的国家。

随着教育数据挖掘的兴起和“大数据”时代的到来，传统的单节点数据挖掘模型在处理海量数据时面临着计算能力的瓶颈。针对这一问题，本研究提出了一种基于分布式改进随机森林算法的学生就业数据分类预测模型。 该模型首先通过引入输入特征加权系数来计算特征的信息增益，以此作为特征最优分裂评判指标，改进了传统的随机森林模型，提升了数据分类性能。然后，利用MapReduce分布式计算框架，实现了已训练模型在本地磁盘与分布式文件系统之间的序列化写入与反序列化加载，从而实现了基于改进随机森林模型的大规模数据分类模型的分布式扩展。仿真测试结果表明，该模型能够有效提升数据分类性能，突破单节点计算能力的限制，满足未来大规模数

通过 mywigner 函数计算复杂函数的二维 Wigner 分布。 输入电场 Ex 必须为列向量，且满足采样定理：- dy = 2π/X（其中 X 为所有 x 值的跨度）- dx = 2π/Y（其中 Y 为所有 y 值的跨度） 数据必须完全包含在 x(0)..x(N-1) 和 y(0)..y(N-1) 范围内。