王婷婷 賀安坤 馬靖 孫求知 李力強(qiáng)

摘 要：分布式數(shù)據(jù)挖掘作為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的一種，能夠?qū)植恐R(shí)進(jìn)行整合，從而獲取全局知識(shí)，最終提高決策水平。鑒于此，本文對(duì)分布式數(shù)據(jù)挖掘概念進(jìn)行簡(jiǎn)要闡述，并在此基礎(chǔ)上探討兩個(gè)典型分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)及特點(diǎn)，旨在進(jìn)一步提高分布式數(shù)據(jù)挖掘質(zhì)量，最大限度地發(fā)揮其應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：分布式；數(shù)據(jù)挖掘；應(yīng)用價(jià)值

中圖分類號(hào)：TP311.12 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-2064（2018）08-0035-02

未來(lái)計(jì)算機(jī)技術(shù)與通信技術(shù)的快速發(fā)展，相繼地拓展了移動(dòng)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、廣電網(wǎng)等網(wǎng)絡(luò)及其衍生業(yè)務(wù)，從而導(dǎo)致大量分布式數(shù)據(jù)的形成，這些數(shù)據(jù)能夠?yàn)闆Q策提供相應(yīng)的依據(jù)。傳統(tǒng)集中式的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)因其受到網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的兼容性與易購(gòu)性等影響，使其難以適應(yīng)分布式計(jì)算環(huán)境，由此而使得分布式的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)便運(yùn)用而生。但由于分布式的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用尚不廣泛，大部分并不了解其系統(tǒng)及應(yīng)用狀況，因此需要對(duì)分布式數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行如下探討，以最大限度地提高分布式數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量。

1 分布式數(shù)據(jù)挖掘概念

1.1 分布式數(shù)據(jù)挖掘定義

分布式數(shù)據(jù)網(wǎng)挖掘的定義為基于網(wǎng)絡(luò)空間的分布式計(jì)算環(huán)境的數(shù)據(jù)挖掘，此外人們還廣泛地認(rèn)為分布式的數(shù)據(jù)挖掘主要是基于分布式計(jì)算方式挖掘網(wǎng)絡(luò)空間內(nèi)的分布式數(shù)據(jù)，并且通過整合局部知識(shí)的方式來(lái)獲取全局知識(shí)，以此來(lái)為決策提供安全可靠的依據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘質(zhì)量的高低，主要取決于局部知識(shí)整合方法和局部知識(shí)質(zhì)量，在局部知識(shí)質(zhì)量較高情況下必然可以保證數(shù)據(jù)挖掘質(zhì)量。

1.2 分布式數(shù)據(jù)挖掘框架

挖掘原則為“全局分布、局部集中”，主要是通過站點(diǎn)間純粹獨(dú)立挖掘方式，但并不都是獨(dú)立挖掘，數(shù)據(jù)挖掘可以利用某些站點(diǎn)進(jìn)行。具體框架圖如圖1所示。

2 兩個(gè)典型分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)分析

2.1 PADMA系統(tǒng)

PADMA體系主要由用戶接口、數(shù)據(jù)挖掘代理以及協(xié)調(diào)器三個(gè)部分構(gòu)成。其中用戶接口的主要功能是確保用戶與挖掘系統(tǒng)之間的信息交換，協(xié)調(diào)器在進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘時(shí)是接受用戶標(biāo)準(zhǔn)SQL表示的查詢，并且通過廣播的方式對(duì)各個(gè)代理進(jìn)行通知。各個(gè)代理在此基礎(chǔ)上提供其提取到的與該查詢相關(guān)信息，最后通過協(xié)調(diào)器匯集起相關(guān)信息，并將相關(guān)信息提供給用戶數(shù)據(jù)挖掘代理模塊，使其用于數(shù)據(jù)訪問，并在數(shù)據(jù)訪問中獲得有效的高級(jí)信息。而數(shù)據(jù)挖掘代理主要是對(duì)某個(gè)挖掘活動(dòng)時(shí)指定予以完成，并通過協(xié)調(diào)器使數(shù)據(jù)挖掘代理對(duì)信息進(jìn)行共享。協(xié)調(diào)器在PADMA系統(tǒng)中的作用在于對(duì)各個(gè)代理進(jìn)行協(xié)調(diào)，然后再將其挖掘到的有效信息向用戶接口提供，最終便能夠?qū)崿F(xiàn)從用戶到代理之間的反饋工作。除此之外，PADMA在實(shí)際應(yīng)用中包括并行數(shù)據(jù)分析、并行數(shù)據(jù)查詢和訪問、交互式聚類數(shù)據(jù)可視化三個(gè)功能。

2.2 CDM系統(tǒng)

CDM系統(tǒng)對(duì)學(xué)習(xí)新方法進(jìn)行了歸納，主要在分布式垂直劃分特征空間中進(jìn)行。其在實(shí)際應(yīng)用中的基本思想按照分布式的方式對(duì)待學(xué)習(xí)函數(shù)采用一組較為合適的基函數(shù)進(jìn)行表示。該系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中能夠允許各個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)選擇不同的學(xué)習(xí)算法，從而便能夠生成整個(gè)數(shù)據(jù)集的全局分布式模式，最后分解整個(gè)建模問題。

一般來(lái)說(shuō)，CDM為兩層體系結(jié)構(gòu)，但其在實(shí)際應(yīng)用的過程中能夠擴(kuò)充到多層。在建立該體系結(jié)構(gòu)的過程中是將歸納學(xué)習(xí)分解成局部與非局部的基函數(shù)求解基礎(chǔ)上，因而系統(tǒng)便為每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)提供了由局部觀測(cè)變量的定義，然后將其用于計(jì)算基函數(shù)與局部分析等相關(guān)程序。最終通過各個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)選擇通信方式、學(xué)習(xí)算法以及處理方法，能夠?yàn)槊總€(gè)程序分配一個(gè)自治度，此項(xiàng)過程便為軟件數(shù)據(jù)挖掘代理。通常來(lái)說(shuō)，各個(gè)軟件代理在實(shí)際應(yīng)用中屬于獨(dú)立無(wú)關(guān)的狀態(tài)，但如有必要也會(huì)進(jìn)行相互協(xié)作。

3 分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)特點(diǎn)

3.1 便于通訊工作

在本系統(tǒng)運(yùn)行的過程中，有效的分布式挖掘系統(tǒng)能夠在各個(gè)站點(diǎn)之間進(jìn)行通訊，通訊工作的完成是基于較高層次。并且該分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中所具有的通訊功，能夠?qū)υ紨?shù)據(jù)、挖掘請(qǐng)求及其參數(shù)、挖掘知識(shí)等進(jìn)行方便處理，甚至可以傳送挖掘算法本身。

3.2 實(shí)現(xiàn)集中控制

為了能夠?qū)Ψ植际降臄?shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)進(jìn)行更為方便地實(shí)現(xiàn)，就必須確保用于集中控制的站點(diǎn)。為了能夠獲得全局知識(shí)，在實(shí)際運(yùn)行中需要所有的站點(diǎn)能夠進(jìn)行大量廣播，此種方式會(huì)增加其開銷與難度。除此之外，在一部分分布式的數(shù)據(jù)挖掘算法的過程中還需要對(duì)全局范圍內(nèi)進(jìn)行決策，在引入全局控制站點(diǎn)后便能很好地支持系統(tǒng)的靈活性與可擴(kuò)展性。

3.3 挖掘系統(tǒng)靈活

分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中能夠?qū)τ脩舻母鞣N數(shù)據(jù)挖掘要求進(jìn)行靈活地響應(yīng)，例如能夠挖掘不同位置與不同大小的數(shù)據(jù)庫(kù)等。

3.4 實(shí)現(xiàn)移動(dòng)挖掘

在一部分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘算法的過程中，需要挖掘算法順序訪問各個(gè)站點(diǎn)中的數(shù)據(jù)集，這就要求在采用分布式的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中必須能夠支持挖掘算法的移動(dòng)性。這就表明，在本站點(diǎn)當(dāng)一個(gè)算法在一個(gè)站點(diǎn)上完成了數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)后，便能夠繼續(xù)移動(dòng)至其它站點(diǎn)上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘工作。

3.5 實(shí)現(xiàn)知識(shí)共享

在各個(gè)站點(diǎn)之間實(shí)行分布式挖掘的過程中必須要確保采取能夠被理解的知識(shí)形式，主要原因如下：其一，由于在分布式的數(shù)據(jù)挖掘中通常還包括面向知識(shí)挖掘，因此即使在本地知識(shí)基礎(chǔ)上仍然需要對(duì)全局知識(shí)進(jìn)行挖掘，因而這就表明必須在各個(gè)站點(diǎn)間采取同一理解的知識(shí)表達(dá)方式進(jìn)行協(xié)同挖掘工作；其二，由于各個(gè)站點(diǎn)上用戶可能還需要對(duì)其他站點(diǎn)上的知識(shí)進(jìn)行訪問，這就需要在實(shí)際應(yīng)用中采取通用的知識(shí)表示方式。

3.6 保證運(yùn)行安全

在采取分布式系統(tǒng)的過程中，進(jìn)行行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)需要嚴(yán)格確保數(shù)據(jù)的安全性。需要考慮到以下幾點(diǎn)：其一，數(shù)據(jù)存取的權(quán)限控制；其二，對(duì)知識(shí)存取與傳送的安全；其三，挖掘任務(wù)的設(shè)置權(quán)限。

3.7 容易擴(kuò)展

由于近年來(lái)不斷地出現(xiàn)了數(shù)據(jù)挖掘理論和算法研究新的知識(shí)形式與數(shù)據(jù)挖掘算法，因而在實(shí)際應(yīng)用的過程中為了能夠確保分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的可持續(xù)利用，就需要將分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)設(shè)計(jì)成容易擴(kuò)展的開放式系統(tǒng)。這項(xiàng)工作便能夠使新的算法與新的知識(shí)形式出現(xiàn)時(shí)，該系統(tǒng)仍然能夠通過自身的擴(kuò)展性功能加入這些新的知識(shí)形式與算法中，不需要對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行重新編寫或者構(gòu)造。

4 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，本文對(duì)分布式數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)定義及概念進(jìn)行了簡(jiǎn)要的分析，并在此基礎(chǔ)上對(duì)現(xiàn)階段兩種主要的分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)及特點(diǎn)進(jìn)行了深入探討，主要目的在于進(jìn)一步提高分布式數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量與效率。但是需要注意的是，對(duì)于新建的分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)而言，因其與傳統(tǒng)相關(guān)系統(tǒng)有所不同，這就要求在應(yīng)用該系統(tǒng)前對(duì)其進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，并對(duì)系統(tǒng)的可行性進(jìn)行驗(yàn)證，在確保該系統(tǒng)具有高可靠性后方能正式使用。

參考文獻(xiàn)

[1]張良防.基于用戶行為的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2017.

[2]尚斯年.基于云計(jì)算分布式技術(shù)的海量AIS數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].大連海事大學(xué)，2017.

[3]萬(wàn)新貴.分布式數(shù)據(jù)流聚類算法研究與應(yīng)用[D].南京郵電大學(xué)，2017.

[4]余永紅，向曉軍，高陽(yáng)，商琳，楊育彬.面向服務(wù)的云數(shù)據(jù)挖掘引擎的研究[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索，2012，6（01）：46-57.

[5]王建君.分布式數(shù)據(jù)挖掘研究[J].電子商務(wù)，2017，（07）：41-42.

[6]賈哲.分布式環(huán)境中信息挖掘與隱私保護(hù)相關(guān)技術(shù)研究[D].北京郵電大學(xué)，2012.