基于Hadoop云平台的并行数据挖掘方法

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摘要：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,提出了在Hadoop上一种高效数据挖掘框架,利用数据库来模拟链表结构,管理挖掘出来的知识,提供了树形结构、图模型的分布式计算方法；在此基础上实现一个统计算法——Yscore分箱算法,以及决策树和KD树的建树算法；并利用Vega云对Hadoop集群进行仿真.实验数据表明该框架和算法实用可行,且可能拓展与数据挖掘之外的其他领域.

原文链接:http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/xtfzxb201305015

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关键词：数据挖掘方法 Hadoop 数据挖掘 云平台 Had 并行数据挖掘 决策树算法 KD树算法 JPA 云计算