基于Agent的分布式空间数据挖掘研究

在介绍数据挖掘、空间数据挖掘、Agent技术的概念和特点的基础上,将Agent技术引入分布式空间数据挖掘.提出了基于Agent的分布式空间数据挖掘系统结构图,并介绍了基于Agent的分布式空间数据挖掘过程.     

基于数据融合和数据挖掘的DIDS设计

本文介绍了分布式入侵检测系统的重要性和现有分布式入侵检测系统的局限性,提出了一种基于数据融合和数据挖掘的分布式入侵检测系统模型(DIDSFM),叙述了数据融合和数据挖掘应用于分布式入侵系统的意义,并详细说明了系统的体系结构和工作原理。     

多Agent在分布式数据挖掘中应用的研究

随着网络信息系统的日益扩大化,分布式数据挖掘越来越受到人们的重视。而采用多智能体的分布式数据挖掘技术,各子Agent之间不但履行各自的职责,还互相通信获得信息,协同完成任务,这解决了数据挖掘时所遇见的如网络带宽、数据私有性、数据保密性等诸多问题,为构建分布式数据挖掘系统提出了一个新的思路。本文主要介绍一种多A-gent分布式数据挖掘的应用模型,并对其中的各个模块进行了详细说明。     

面向林业管护的分布式数据挖掘系统的研究

首先,本文介绍了分布式数据挖掘技术、其研究现状及在林业中的应用前景;其次,设计了一个针对数字林业管护的分布式数据挖掘系统,并详细研究了各个部件的功能及系统的工作原理;最后,选择一个应用环节,引入遗传算法,具体的实现数据挖掘技术在数字林业建设中的应用.     

基于Multi—agents系统的分布式数据挖掘

计算机网络的发展以及海量数据的分布式存储，滋生了分布式数据挖掘（DDM）这一新的数据挖掘方式。本文针对多agent系统下的分布式数据挖掘进行了初步的研究，对agent方法用于DDM的优势、基于agents的分布式数据挖掘的问题，以及典型的基于agent的分布式数据挖掘系统和该领域的进一步研究方向作了一个概要的综述。     

面向企业信用评估的分布式隐私保护数据挖掘

介绍企业信用评估和当前隐私保护数据挖掘技术的最新进展,利用适用于企业信用评估的大规模分布式隐私保护数据挖掘架构,讨论了基于该架构的面向企业信用评估的分布式隐私保护数据挖掘。该研究不仅将有助于大规模分布式环境下的隐私保护数据挖掘系统的研发,而且能够有力推动“信用中国”的建设步伐,以达到更好地服务经济的目的。     

基于数据挖掘的分布式入侵检测系统模型的设计

提出了一个基于数据挖掘的分布式入侵检测系统的设计模型,介绍了模型的体系结构,并对几种数据挖掘算法进行了分析。     

基于数据挖掘的分布式入侵检测系统模型的设计

提出了一个基于数据挖掘的分布式入侵检测系统的设计模型，介绍了模型的体系结构，并对几种数据挖掘算法进行了分析。     

结合Web服务技术探究数据挖掘体系的构建思路

随着信息技术的不断发展,传统的主要面向集中的数据源的数据挖掘系统已经不能满足时代发展的需要,web分布式数据挖掘技术应运而生,作为新兴的数据挖掘技术,建立了分布式计算平台,解决了传统数据挖掘技术中常见的操作困难、效率低、传输过程中安全性不能得到保证等问题。在web服务的基础上建立的分布式数据挖掘体系,可以挖掘出分布式异构环境下的大量数据,并且对数据隐私保护起着重要的作用。这样不仅使分布式数据挖掘系统处理大规模分布式异构数据得到用户的满足,也大大提高了系统的安全性、可扩展性、可交互性等。本文内容主要涉及到web服务、web挖掘技术的概念、于Web服务的分布式数据挖掘体系结构。     

一种基于星型拓扑的分布式挖掘系统的设计与实现

数据挖掘技术与分布式对象技术、Web技术的融合是数据挖掘技术未来发展的方向。本文提出了一种基于星型拓扑结构分布式挖掘系统,它采用ORB技术进行分布式处理,利用多线程技术实现多用户挖掘。该系统具有跨平台,可移植及可扩展的优点,极大地提高了分布式数据挖掘的效率。     

一种基于Web服务的分布式数据挖掘体系结构

分布式数据挖掘是数据挖掘领域的一个新兴研究课题，而其主要问题是知识共享和软组件重用。结合Web服务技术的跨平台、统一数据表示格式以及可实现软组件重用和数据重用等优点，文中提出了一种基于Web服务的分布式数据挖掘体系，可实现分布式异构环境下的大容量数据的数据挖掘．旨在对异构数据库的数据挖掘进行一些有意义的探讨。     

分布式系统中关联规则挖掘研究

在分布式系统中如何挖掘关联规则是数据挖掘领域研究的一个重要课题。本文对关联规则分布式挖掘问题进行探讨，给出了关联规则分布式挖掘系统DAMINER的体系结构，提出了一种基于DAMINER的关联规则分布式挖掘算法ARDM。该算法具有通信代价小和时间开销少等优点。     

数据挖掘在网格中的应用

网格计算是分布计算的一个新的重要的分支,它主要是实现了大规模资源的共享,并且达到了高性能。在许多应用中,需要对大量的数据集进行分析,而这些数据通常是地理上分布的大规模的数据,并且复杂度不断在增加。对于以上的这些应用,网格技术提供了有效的支持,介绍了网格的基础设施以及分布式数据挖掘。     

基于Web Service的数据挖掘系统的研究与应用

数据挖掘是从海量数据中发现有意义的模式和规则的一项关键技术.国内很少有商家使用数据挖掘来辅助商业决策.给出了基于Web Service的数据挖掘系统结构及实现方案;描述了一个基于Web Service的数据挖掘系统原型,进一步说明了所提出的系统结构具有较高的效率、可信度、可实施性和安全性.     

一种分布式数据库关联规则挖掘算法

现有的数据挖掘算法多是集中式环境下的数据挖掘处理,但目前的大型数据库多以分布式的形式存在,针对分布式数据挖掘算法FDM及其改进算法中存在的频繁项集丢失问题和网络通信开销过高的问题,提出了一种改进的基于关联规则的分布式数据挖掘算法LTDM,LTDM算法引入了映射标示数组机制,可以在保证频繁项集完整性的同时降低网络的通信开销。实验结果证明了算法的有效性。     

基于隐私保持的分布式数据挖掘技术研究

分析了基于隐私保持的分布式数据挖掘的特点,对现有的保持隐私的分布式数据挖掘技术进行了分类和总结,最后详细讨论了评价指标。     

DMFUCP:大规模轨迹数据通用伴随模式分布式挖掘框架

广泛应用的移动定位设备方便了用户位置数据的获取,轨迹数据量高速增长.通用伴随模式挖掘聚焦时空维度上的用户高相似度行为路径发现问题,基于大规模轨迹数据设计高效准确地伴随模式挖掘方法对发现用户偏好、构建新商业模式等具有重要意义,同时也极具挑战.一方面,海量且不断增长的轨迹数据要求伴随模式挖掘应具有良好的可扩展性,集中性挖掘...