一种网格数据挖掘应用系统的设计

数据挖掘算法广泛地应用于数据分析。工业、科学和商业领域需要分析地理上分布的大量数据集,而网格能有效地提供高性能应用和分布式的基础设施。为了利用网格实现数据挖掘和知识表示,文中根据知识网格的概念,在GlobusToolkit的基础上,分析了知识网格的体系结构和它的主要组件,根据数据挖掘的过程设计了一种网格数据挖掘系统软件模型,并指出了该模型应提供的服务,这些服务会屏蔽所有关于网格底层的所有细节,使最终用户只关心知识发现的过程。     

一种网格数据挖掘应用系统的设计

数据挖掘算法广泛地应用于数据分析。工业、科学和商业领域需要分析地理上分布的大量数据集，而网格能有效地提供高性能应用和分布式的基础设施。为了利用网格实现数据挖掘和知识表示，文中根据知识网格的概念，在Globus Toolkit的基础上．分析了知识网格的体系结构和它的主要组件，根据数据挖掘的过程设计了一种网格数据挖掘系统软件模型，并指出了该模型应提供的服务，这些服务会屏蔽所有关于网格底层的所有细节，使最终用户只关心知识发现的过程。     

基于知识网格服务的分布式数据挖掘研究

广域网中存在地理上分布的海量的各种数据,分析和处理这些数据需要利用高性能的分布式并行处理系统,网格能够满足这种要求.知识网格就是使用基本的网格服务(通信服务、信息服务、授权服务和资源管理服务)去建立特定的分布式并行知识发现工具和服务.结合知识网格特点,讨论了知识网格的体系结构和支持知识挖掘应用的服务集.运用分布式数据挖掘的元学习模型,给出了利用知识网格提供的知识挖掘服务实现分布式数据挖掘的过程.     

基于网格的分布式数据挖掘模型研究

基于网格的分布式知识发现和挖掘越来越受到学术界的重视。分析了现有的分布式数据挖掘系统的不足,提出了一种基于OGSI.NET的分布式数据挖掘的框架模型,并给出了该模型的软件部署方案。     

基于网格服务的数据挖掘应用研究

分析了网格与数据挖掘的概念,并结合网格与数据挖掘的特点和关键技术,详细介绍了开放网格服务体系结构、基本过程、网格服务及其接口,最后给出了基于OGSA的网格数据挖掘的例子和应用。     

Web服务在网格计算中的实现

目前两项最热门的技术就是网格计算和Web服务。文章介绍了开放性网格服务架构OGsA及其定义的网格服务，详细描述了两种典型的网格服务架构：支持请求架构和支持分发架构，最后用一个网格作业提交的例子说明在网格中具体实现Web服务的过程。     

基于网格服务的数据挖掘应用研究

建立在网格基础上的数据挖掘结合了网格技术的优点,能够对Internet上广域分布的海量信息进行高效的处理、分析和挖掘。分析了网格与数据挖掘的特点,并结合网格与数据挖掘的过程和关键技术,详细介绍了开放网格服务体系结构、层次功能、网格服务及其接口,基于OGSA的网格数据挖掘的例子和应用验证了数据挖掘网格系统的可行性和高效性。     

网格环境下基于Weka4WS的分布式聚类算法*

Weka4WS采用WSRF技术用于执行远程的数据挖掘和管理分布式计算,支持分布式数据挖掘任务。基于Weka4WS和网格环境,尝试了一种新的分布式聚类方法,并成功地将其嵌入到Weka4WS框架中,借助Weka Library实现分布式数据挖掘算法,同时引入了距离代价和混合概率的概念,将网格与Web服务技术融合,以分布式问题求解环境和开源数据挖掘类库Weka为底层支持环境,构建了网格环境下面向服务的分布式数据挖掘体系,并以基于Weka4WS的分布式聚类算法验证了算法的有效性和体系结构的可行性。     

基于网格服务的数据挖掘应用研究

建立在网格基础上的数据挖掘结合了网格技术的优点,能够对Internet上广域分布的海量信息进行高效的处理、析和挖掘.分析了网格与数据挖掘的特点,并结合网格与数据挖掘的过程和关键技术,详细介绍了开放网格服务体系结构、层次功能、网格服务及其接口,基于OGSA的网格数据挖掘的例子和应用验证了数据挖掘网格系统的可行性和高效性.     

基于网格服务的分布式数据挖掘

在分析传统分布式数据挖掘平台不足的基础上,结合网格服务的思想,提出了基于网格服务的分布式数据挖掘平台,同时在该平台上,实现了分布式BP网络分类算法（GBPC-GS）。仿真实验表明,与单机环境相比,随着网格节点数增加,算法的平均耗时明显下降,同时CPU的负载也下降了约40%。     

科学数据挖掘网格服务框架*

在分析科学数据网格环境下数据挖掘之特点的基础上,提出了科学数据挖掘网格服务框架.科学数据挖掘网格服务以网格服务的形式提供了科学数据网格环境下的数据挖掘解决方案.与传统的数据挖掘系统相比,科学数据挖掘网格服务具有诸多优点,更适合科学数据网格和科学数据库环境.目前已经实际应用于几个数据库中,不仅具有简单的查询检索功能,而且可以进行数据统计分析及知识发现,进一步提高了科学数据网格服务的水平.     

Distributed data mining patterns and services: an architecture and experiments

Distributed data mining implements techniques for analyzing data on distributed computing systems by exploiting data distribution and parallel algorithms. The grid is a computing infrastructure for implementing distributed high‐performance applications and solving complex problems, offering effective support to the implementation and use of data mining and knowledge discovery systems. The Web Services Resource Framework has become the standard for the implementation of grid services and applications, and it can be exploited for developing high‐level services for distributed data mining applications. This paper describes how distributed data mining patterns, such as collective learning, ensemble learning, and meta‐learning models, can be implemented as Web Services Resource Framework mining services by exploiting the grid infrastructure. The goal of this work was to design a distributed architectural model that can be exploited for different distributed mining patterns deployed as grid services for the analysis of dispersed data sources. In order to validate such an approach, we presented also the implementation of two clustering algorithms on the developed architecture. In particular, the distributed k‐means and distributed expectation maximization were exploited as pilot examples to show the suitability of the implemented service‐oriented framework. An extensive evaluation of its performance was provided. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

K/G:一种网格的使用模式体系结构及应用

传统的客户端／服务器模式通过请求/响应的数据交换方式为用户服务，网格系统的目的是让用户更加方便和高效地共享和使用广域的资源，这可能需要改变现有的计算机系统使用模式和评价方法，基于对网格的特性分析，提出一种K／G(grid key/grid)的网格使用模式体系结构，其关键特点是，用户将网格钥匙(grid key)接入连接网格的终端设备时，网格端的服务和数据实时地动态部署到网格终端为用户服务，还分析了这种使用模式体系结构如何体现网格的动态开放功能特征和高生产率服务的性能特征。     

网格服务系统安全体系的研究与设计

网格将分散的资源聚合在一起,形成更高层次的分布式资源共享环境,安全问题一直以来都是网格环境中考虑的一个重要问题.研究并设计了网格服务系统的安全体系结构,分析了网格服务系统的特点及面临的安全问题,讨论了安全体系中涉及的技术手段,通过本地及域级用户映射机制和资源自描述的安全方案,实现了较为灵活的网格服务系统安全体系.     

教育服务网格监控系统的研究与设计

监控系统LagridM用于教育服务网格中节点及资源信息的监控。通过对比分析当前网格计算项目中监控策略的特点与不足,结合教育网格节点分布的特点,选用层次式架构、分域管理,采用＂传感器-传感器管理器-域监控服务-全局监控服务＂的监控策略,对分布在广域范围内异构环境下的资源和节点进行监控,并对上层提供全面有效的服务。给出了监控功能模块的设计与实现,通过性能测试,证明了该系统安全、可行、有效,能满足教育服务网格平台下监控的需求。     

基于Web服务的网格体系结构及其支撑环境研究

网格技术是当前网络计算的前沿领域,基于Web服务技术构建网格系统有助于提高网格系统的可扩展性和互操作能力,是这一领域中的最新热点.但现有的工作尚未明确界定基于Web服务的网格的功能模型和实现机制.首先讨论了网格功能模型,基于OGSA(open grid service architecture)框架提出了基于Web服务的网格层次体系结构,并将Web服务工作流引入到网格任务描述中,给出一种Web服务与网格技术相融合的机制,介绍了基于Web服务的网格支撑环境WebSASE4G的总体结构和设计原理,为基于Web     

基于网格的知识发现

该文在介绍网格知识发现概念的基础上,提出了网格知识发现架构设计的基本原则和组件,设计了一种新型的网格知识发现框架,并在此架构上分析了集中式数据挖掘和分布式数据挖掘的全过程,最后给出了工作展望。