賀俊

摘 要：在存留和解析多樣數(shù)據(jù)時，云計算能供應(yīng)實效凸顯的解決路徑。明晰數(shù)據(jù)挖掘用到的特有算法，帶有側(cè)重的價值。建構(gòu)在SLIQ之上的算法，采用逐一遍歷以及伸縮性指標(biāo)的計算方法，尋找到精準的分裂點。建構(gòu)出來的模型，能促動算法實效的升高。經(jīng)由改進，SLIQ框架下的算法，增添了并行化情形下的挖掘效率。

關(guān)鍵詞：計算機云計算；SLIQ；并行算法

數(shù)目偏多的數(shù)據(jù)，經(jīng)由數(shù)據(jù)挖掘，被歸整和處理。陳舊的挖掘算法，只可以輸入那種規(guī)模偏小的數(shù)據(jù)量；若數(shù)據(jù)量遞增，那么這樣的算法會縮減速率，很難提升原有的運算成效。云計算框架下的運算，能處理這種規(guī)模偏大的數(shù)據(jù)。若能摸索出并行化情形下的數(shù)據(jù)挖掘，就可化解掉這樣的疑難。SLIQ接納了新穎的編程模型，在既有的環(huán)境之下，建構(gòu)出決策規(guī)則情形中的數(shù)據(jù)挖掘。

1 新穎算法概述

建構(gòu)在SLIQ框架下的新穎算法，歸屬于決策樹分類這種算法，并凸顯了代表性。這樣的算法，可處理數(shù)目偏多的數(shù)據(jù)；而陳舊的分類器帶有的處理容量，只能升至600KB左右。因此，建構(gòu)在SLIQ框架下的新穎算法，打破了陳舊算法特有的瓶頸。經(jīng)由改進的SLIQ，帶有凸顯的分布特性，能與現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘狀態(tài)契合。

上世紀末這一時段內(nèi)，學(xué)者經(jīng)由摸索，創(chuàng)設(shè)出了新穎的SLIQ。這樣的新算法，速率很高，且能被延展，它建構(gòu)在特有的模型之上，即決策樹這種模型。SLIQ可分出三個獨特階段，即預(yù)處理用到的階段、構(gòu)建樹的獨特階段、修剪樹的獨特階段。預(yù)處理用到的階段以內(nèi)，要排列出各類別數(shù)值帶有的屬性。在制備出來的類表以內(nèi)，對葉的那些節(jié)點索引，朝向決策樹搭配著的根節(jié)點。建構(gòu)樹用到的階段以內(nèi)，采納新穎的、遞歸調(diào)用必備的路徑。修剪樹用到的階段以內(nèi)，特有的修剪算法，描述的是獨特的最小長度。

2 經(jīng)由改進的新算法

2.1 獨特的屬性分裂路徑

SLIQ框架下的新穎算法，搭配著可伸縮的新指標(biāo)。用這樣的新指標(biāo)，替換掉舊有的信息量。這樣一來，就生成了最適宜的那種決策樹。在計算體系帶有的特征值時，索引只考量類值現(xiàn)有的分布情形。對數(shù)值型的、帶有連續(xù)性的獨特字段，在尋找出分裂點的路徑中，可設(shè)定出如下幾步：設(shè)定一個特有的字段a，經(jīng)由排序，可獲取到獨特數(shù)列，含有m個數(shù)值。分裂這樣的事件，會在帶有鄰近特性的那些節(jié)點中產(chǎn)出，因此，就運算出了m種這樣的可能性。選取數(shù)列涵蓋著的中點，當(dāng)成備選情形下的分裂點。依循由小到大這樣的次序，選取出能用到的分裂點。在這之中，最小點歸屬于最佳的備選數(shù)值。

對那些帶有離散特性的獨特字段，要經(jīng)由分裂測試，選取出字段含有的所有子集。把原有的字段，分出兩個獨特成分，運算得來不同的索引。當(dāng)選取到那個最小狀態(tài)下的索引時，就尋找到了最好的那個分裂點。然而，要遍歷字段涵蓋著的一切子集，會耗費掉偏多的時間。

2.2 并行化路徑

經(jīng)由改進，SLIQ框架下的新穎算法，可以并行化路徑。具體而言，要把體系搭配著的一切類表，存留在現(xiàn)有的處理機以內(nèi)。在并行框架下，建構(gòu)樹用到的階段，應(yīng)被側(cè)重探究，而剪枝時段，不會耗費掉偏多的時間。要創(chuàng)設(shè)出并行建樹必備的路徑，就應(yīng)尋找出最好的那個分裂點，同時建構(gòu)出能用到的新節(jié)點。

若要執(zhí)行這樣的分裂路徑，則要更替樣本涵蓋著的類表，以及特有的直方圖。直方圖含有的獨特字段，可借助運算得來索引。還應(yīng)借助特有的哈希表，以便存留住分割點搭配著的兩側(cè)數(shù)值，并供應(yīng)并行節(jié)點必備的分隔根據(jù)。經(jīng)由改進，SLIQ框架下的算法，能存留偏多的內(nèi)存，提升原有速率；同時，在很短時段內(nèi)，可生成期待中的目標(biāo)數(shù)。

3 可用的改進途徑

借助特有的編程模型，改進了陳舊算法，獲取到SLIQ框架下的新算法。編程模型搭配著的函數(shù)，會把各類別根節(jié)點既有的記錄，予以水平方位內(nèi)的劃分。這樣一來，就分出了N個等同規(guī)模之下的子集，并獲取到特有的數(shù)據(jù)塊。對N個這樣的子集，增添現(xiàn)有的格式化特性。Map框架下的操作，會經(jīng)由掃描，錄入各類別的記錄。在這以后，分出同種類別下的key，對應(yīng)到精準的文件內(nèi)。選取特有的模計算，把這些文件，搭配到既有的模型之上。

對那些帶有連續(xù)屬性的獨特字段，要依循由小到大這樣的次序，排列出字段涵蓋著的屬性值。與此同時，要生成精準的直方圖。初始數(shù)值，被設(shè)定成零。要經(jīng)由運算，得來分裂點搭配著的索引數(shù)值。隨時去更替現(xiàn)有的直方圖，對那些離散情形下的連續(xù)字段，可以不排出次序，也可以不去更替原有的直方圖。初次掃描，可歸結(jié)出特有的直方圖，運算得來子集搭配著的索引數(shù)值。

SLIQ框架下的獨特操作，會依循既有的分裂點，建構(gòu)出可用的哈希表。這種表單內(nèi)，第m條獨特記錄，就表征著源數(shù)據(jù)含有的第m個獨特樹節(jié)點。比對現(xiàn)有的輸出數(shù)值，選取出最小的那種索引，關(guān)聯(lián)起既有屬性，以及既有的數(shù)據(jù)表。對各類別工作站含有的偏小的索引，比對它們搭配著的屬性數(shù)值。這樣一來，就獲取到了最小情形下的指標(biāo)值，它就歸屬于最好的那種分割點。經(jīng)由年齡框架下的直方圖，可運算得來Age表征著的屬性。經(jīng)由遍歷，可獲取到最好的那種分割點，這就增添了運算實效。

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