基于代理的分布式数据挖掘系统设计

提出了一种基于代理的分布式数据挖掘系统，用来实现大容量的数据在分布式存放情况下的数据挖掘。因为本系统只传送数据挖掘的中间结果，所以大大减少了网络的数据传输量，并加强了数据的安全性和保密性。对在分布式数据库上进行数据挖掘进行了一些有意义的探索，并通过一个应用实例来加以说明。

分布式并行数据挖掘系统的研究与实现

分布式多层体系结构,一方面可以适用于分布式应用的需要,另一方面可以减少系统的升级、维护费用,提高系统的鲁棒性。并行计算可以提高系统的执行效率。因此,研究分布式数据挖掘和并行数据挖掘问题很有必要性。文章研究了基于多线程的并行数据挖掘,和基于VisiBroker的分布式数据挖掘的实现原理,以及运行实例。

基于DDMINER分布式数据库系统中频繁项目集的更新

给出了一种分布式数据挖掘系统的体系结构DDMINER ,对分布式数据库系统中频繁项目集的更新问题进行探讨 ,既考虑了数据库中事务增加的情况 ,又考虑了事务删除的情况 ;提出了一种基于DDMINER的局部频繁项目集的更新算法ULF和全局频繁项目集的更新算法UGF .该算法能够产生较少数量的候选频繁项目集 ,在求解全局频繁项目集过程中 ,传送候选局部频繁项目集支持数的通信量为O(n) ;将文章提出的算法用Java语言加以实现 ,并对算法性能进行了研究 ;实验结果表明这些算法是正确、可行的 ,并且具有较高的效率.

Research on the Distributed Data Mining Cloud Framework Oriented Internet of Things

The rapid development of Internet of Things imposes new requirements on the data mining system, due to the weak capability of traditional distributed networking data mining. To meet the needs of the Internet of Things, this paper proposes a novel distributed data-mining model to realize the seamless access between cloud computing and distributed data mining. The model is based on the cloud computing architecture, which belongs to the type of incredible nodes.