并行数据挖掘研究下载

weixin_39821526 2019-08-31 09:00:17

对并行数据挖掘自算法的一些探讨，对数据挖掘研究有一些帮助。
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数据挖掘近年来的研究方向、方法总结一、研究方向 数据挖掘作为一个跨学科主题，它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库交叉的方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。其目标是从数据集中提取信息并将其转换成可理解的结构，以进一步分析使用。对其的研究大致可分如下4类：（1）基础理论研究方向 数据挖掘是一门交叉学科，因此涉及的基础理论也是多学科的基础。其包含的基础理论研究涉及到规则和模式挖掘、分类、聚类、话题学习、时间空间数据挖掘、机器学习方法，监督、非监督、半监督等方面，同时这些也是人工智能领域的相关研

一、实验目的机器学习和数据挖掘算法是大数据分析处理领域的重要内容，随着数据规模的不断扩大，设计面向大数据处理的并行化机器学习和数据挖掘算法越来越有必要。通过对并行化数据挖掘算法的实现，掌握并行化处理问题的分析方法和编程思想方法，能够根据实际情况定制并行化的算法解决问题。二、实验平台 1）操作系统：Linux（实验室版本为 Ubuntu17.04）； 2）Hadoop 版本：2.9.0； 3）JDK 版本：1.8； 4）Java IDE：Eclipse 3.8； 5 ) Spark 版本：2.1.0。三

数据挖掘领域主要包括以下方面：基础理论研究（规则和模式挖掘、分类、聚类、话题学习、时间空间数据挖掘、机器学习方法，监督、非监督、半监督等）社交网络分析和大规模图挖掘（图模式挖掘、社区发现、网络聚类系数估计、网络关系挖掘、网络用户行为分析、网络信息传播、社交网络应用，社交推荐（信息、好友等））大数据挖掘（算法的并行、分布式扩展、多源异构数据融合挖掘等） 数据挖掘应用（医疗、教育、金融等）研究热点是大数据挖掘、社交网络和大规模图挖掘。下面，在说一下什么是大数据挖掘，它跟传统的方法其本质

数据挖掘技术通过从数据中提取有价值的信息和知识，帮助人们更好地理解和利用数据，例如发现隐藏在数据背后的模式和规律、提供决策支持和预测能力、优化业务流程和资源利用、改进产品和服务质量以及识别欺诈和风险等，推动了现代社会的发展和进步，对于企业、政府、科研机构等各个领域都具有重要的意义。本文对数据挖掘技术的应用和挑战以及近年来研究热点进行简单介绍。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。

查看原文一基于云计算的海量数据挖掘 2008年7 月，《Communications of the ACM》杂志发表了关于云计算的专辑，云计算因其清晰的商业模式而受到广泛关注，并得到工业和学术界的普遍认可。目前工业界推出的云计算平台有Amazon公司的EC2和S3，Google公司的Google Apps Engine, IBM公司的Blue Cloud，Microsoft

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