关于分布式环境中改进矩阵算法的应用探究.pdf

简介：
本文探讨了在分布式计算环境下对矩阵算法进行优化和改进的方法与应用，旨在提高大规模数据处理效率。 《基于分布式系统下的改进矩阵算法应用研究》探讨了在分布式数据库环境中通过改进的矩阵算法进行有效数据挖掘的方法，特别是在处理大规模数据通信量方面的挑战。传统集中式的数据挖掘技术可能无法满足分布式系统的效率需求，并且可能导致过多的通信开销。 为解决这一问题，作者提出了一种基于分布式的改进矩阵算法。该方法的核心在于减少对分区数据库扫描时间的同时保持局部支持计数计算能力，以降低整体通讯成本。A priori 算法是许多现有并行和分布式算法的基础，但是直接使用它可能无法显著提升频繁项集的生成效率。 在数据挖掘过程中需要解决的主要问题包括工作负载平衡、通信最小化、同步、数据布局以及磁盘I/O负载等。关联规则用于描述不同项目集合之间的关系，并且支持度与置信度是衡量其重要性的关键属性。分布式系统中的关联规则挖掘通过定义局部频繁项目集和全局频繁项目集，来识别在多个站点上的重频繁项集。 A priori 算法的核心思想是在递归方式生成所有频繁集合的基础上使用Apriori-gen函数产生新的候选集合。然而，在分布式环境下，这种算法需要适应性地减少数据通信以应对不同的数据分布和网络条件。作者提出的新算法针对这些问题进行了优化，并且在实验中证明了其能够在降低通讯量的同时提供准确的挖掘结果。 这项研究不仅加深了对分布式系统下关联规则挖掘的理解，还提出了针对性强的有效改进方法，对于该领域的理论研究及实际应用都具有重要意义。它提醒我们在设计和实现数据挖掘算法时需要充分考虑通信效率、负载平衡以及数据分解策略等因素以确保系统的高效性和可行性。