【摘 要】
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该文主要是针对数据挖掘中几个基本的经典算法加以研究和探讨,提出适应机群并行计算环境的高效算法.虽然目前已提出一些数据挖掘方面的并行算法,但该些算法往往存在着应用局
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该文主要是针对数据挖掘中几个基本的经典算法加以研究和探讨,提出适应机群并行计算环境的高效算法.虽然目前已提出一些数据挖掘方面的并行算法,但该些算法往往存在着应用局限性.例如受内存、可扩展性,数据分布等因素的限制.此外由于很多存在着通讯过大问题,往往会出现算法随数据量递增效率下降的情况.因此研究和提出具有可伸缩的适应性强的高效并行算法仍然有其现实意义和必要性.该文献主要研究数据挖掘中比较重要的三类算法,即相关规则、分类及序列模式,提出了相关的串、并算法.并且从理论和实验两方面证明了算法的高效性.在挖掘相关规则中,该文提出了DDO算法,该算法采用动态调整策略,综合OA,DMA两种并行算法的优点,使算法对不同的数据分布类型具有较好的适应性.在挖掘分类规则中,研究人员提出了PDATOT算法,该算法采用了综合数据分布方案,从而在保证负载平衡的情况下大大降低了数据通讯量.
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