并行数据挖掘

作品数：22被引量：131H指数：7
导出分析报告
相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：戴清灏王洁张旭陈铁明梁帆更多>>
相关机构：中国科学院大学吉林大学上海大学华南理工大学更多>>
相关期刊：《计算机工程》《地球信息科学学报》《系统仿真学报》《科研信息化技术与应用》更多>>
相关基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家科技支撑计划福建省教育厅A类人文社科/科技研究项目更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
《广西科学》2020年“大数据与高性能计算”专栏 征稿通知
《广西科学》2019年第5期483-483,共1页《广西科学》编辑部 
当今社会已进入了信息化、网络化、智能化、大数据时代。国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》明确提出要推动大数据的发展和应用。大数据需要高性能计算、云计算、分布式文件系统、分布式并行数据库、分布式并行数据挖掘、可扩展存...
关键词：高性能计算 分布式文件系统 大数据 云计算 并行数据挖掘 最新研究成果 信息化 研究生 
面向商业智能的并行数据挖掘技术及应用研究
《科学与信息化》2018年第36期55-56,共2页王克聪 
随着当前我国商业信息化技术的不断进步与发展,各个企业在长期的发展过程中积累了大量的业务数据,往往这类数据通常都具有较大的商业价值,在当前这个市场竞争不断激烈的时代,对这类信息进行数据分析挖掘可以提取有用的商业价值信息,为...
关键词：商业智能 并行数据 数据挖掘 技术分析 
基于Hadoop平台的并行数据挖掘算法研究被引量：3
《中国新通信》2018年第13期55-58,共4页牛伯浩 
本文采用Hadoop分布式云计算平台的两大核心技术Map Reduce和HDFS,实现数据挖掘算法中分类聚类算法的并行化,这一算法是在传统算法的基础上的改进,通过实践论证了该平台的分类聚类算法具有良好的加速比、扩展性及分布式运算效果。随着...
关键词：HADOOP 并行化 分类聚类算法 
基于商业智能的并行数据挖掘技术研究
《通讯世界》2016年第2期73-73,共1页王勇 
近几年,随着商业信息化技术的发展,企业在长期发展中积累了大量的业务数据,这些业务数据中存在较大的商业价值信息,在如今激烈的市场竞争下必须对这些业务数据进行数据挖掘分析,提取有用价值信息,为企业销售提供参考依据,促进企业经济...
关键词：商业智能 并行 数据挖掘技术 
利用MapReduce的异常轨迹检测并行算法被引量：7
《地球信息科学学报》2015年第5期523-530,共8页唐梦梦 吉根林 赵斌 
国家自然科学基金项目"云计算环境下顾及用户关系的手机用户时空轨迹模式挖掘方法研究"(41471371)
异常轨迹检测是移动对象数据挖掘的一个重要研究领域。TRAOD(TRAjectory Outlier Dectection Algorithm)算法是一种经典的异常轨迹检测算法,但它对于海量轨迹数据的异常检测效率低。为提高海量轨迹数据集的异常检测效率,本文提出了一种...
关键词：异常轨迹检测 网格索引 并行数据挖掘 MAPREDUCE 
基于云计算的大数据挖掘平台探究
《消费电子》2014年第20期187-187,共1页刘光金 
大数据时代的到来，带来了数据量的急剧增加，同时数据的低价值密度特性也相应突显出来，需要运用云计算技术开发大数据挖掘平台，从低价值密度的数据中挖掘出具有潜在价值的信息和知识。文章探究了基于云计算的并行大数据挖掘平台的应...
关键词：云计算 大数据挖掘平台 并行数据挖掘 问题和建议 
基于Hadoop云平台的并行数据挖掘方法被引量：38
《系统仿真学报》2013年第5期936-944,共9页杨来 史忠植 梁帆 齐保元 
国家自然科学基金(61035003;61072085;61202212;60933004);国家973项目(2013CB329502);国家863高技术研究发展计划课题(2012AA011003);国家科技支撑计划(2012BA107B02)
业界已经开始运用云平台来处理海量高维数据,将各种异构系统仿真为一个系统,其中在Hadoop环境进行数据挖掘会遇到数据模型的全局性、HDFS的文件随机写操作、数据生命周期短等问题。为解决这些问题,在Hadoop上实现高效海量数据挖掘,提出...
关键词：并行数据挖掘 决策树算法 KD树算法 JPA 云计算 
基于MapReduce的JP算法设计与实现被引量：6
《计算机工程》2012年第24期14-16,20,共4页曹泽文 周姚 
针对大规模文本聚类分析所面临的海量、高维、稀疏等难题,提出一种基于云计算的海量文本聚类解决方案。选择经典聚类算法Jarvis-Patrick(JP)作为案例,采用云计算平台的MapReduce编程模型对JP聚类算法进行并行化改造,利用搜狗实验室提供...
关键词：文本挖掘 聚类分析 文本聚类 海量数据 云计算 并行数据挖掘 
基于分布式协调系统的并行频繁模式增长算法的优化被引量：1
《计算机科学》2012年第3期170-173,共4页王洁 戴清灏 李环 
国家信息安全测评中心项目(CNITSEC-KY-2007-22)资助
频繁模式挖掘可以发现数据中频繁出现的模式,是关联规则挖掘的重要步骤。并行频繁模式算法将其应用到并行环境中,以对海量数据进行挖掘。在Apache软件基金会的Mahout项目实现的基础上,对计数和排序阶段以及算法的执行顺序提出了新的优...
关键词：频繁模式增长算法 并行数据挖掘 分布式协调系统 性能优化 
基于云计算的并行数据挖掘系统设计与实现被引量：20
《微计算机信息》2011年第6期121-123,共3页李凯 常征 
为了提供虚拟化、高扩展和高性能的并行数据挖掘平台,提出了基于云计算平台的并行数据挖掘模型。文章中首先在GoogleAppEngine平台的基础上扩展了数据规约功能,然后提出了并行数据挖掘平台的系统构架和层次结构,最后给出了平台中各功能...
关键词：并行数据挖掘 云计算 虚拟化 GoogleAppEngine 
全选清除导出
共3页<123>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部