| P2P网络中的数据挖掘 |
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| 引用本文： | 刘天鹏,周娅.P2P网络中的数据挖掘[J].计算机应用,2008,28(1):162-164,. |
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| 作者姓名： | 刘天鹏 周娅 |
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| 作者单位： | 桂林电子科技大学 桂林电子科技大学 |
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| 摘 要： | 在分析了现有分布式数据挖掘算法的运行机制和P2P技术具有无中心、不同步等特点的基础上，通过扩展经典K-mean算法的迭代过程，设计了一种能够用于P2P网络的分布式数据挖掘算法。该算法只需要在直接相连的节点间传递数据，并且能使每个节点上的数据按照全局聚类的结果聚合。最后用模拟实验验证了该算法的有效性。
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| 关 键 词： | K-mean算法 分布式数据挖掘 对等网 聚类 |
| 文章编号： | 1001-9081(2008)01-0162-03 |
| 收稿时间： | 2007-07-13 |
| 修稿时间： | 2007年7月13日 |
Data mining in P2P networks |
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| LIU Tian-peng,ZHOU Ya.Data mining in P2P networks[J].journal of Computer Applications,2008,28(1):162-164,. |
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| Authors: | LIU Tian-peng ZHOU Ya |
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| Affiliation: | LIU Tian-peng,ZHOU Ya(School of Computer & Control,Guilin University of Electronic Technology,Guilin Guangxi 541004,China) |
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| Abstract: | To analyze both the operational mechanism of current distributed data mining and the characteristics of the P2P technology: non-centralized peer and asynchronism, by extending the iterative process of classical K-mean algorithm, a distributed data mining algorithm was designed in this paper to implement k-mean thinking in a P2P networks. This algorithm exchanges information only between directly connected nodes, and can cluster local data on each peer in a global view. Finally, simulation experiments show that the algorithm is effective and accurate. |
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| Keywords: | K-mean Distributed Data Mining P2P Clustering |
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