基于Globus的決策樹分類系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著信息化程度的提高,在人類社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域聚集了大量甚至是海量的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)挖掘就是要從這些數(shù)據(jù)中提取有用的信息,從上世紀(jì)80年代末以來人們對(duì)數(shù)據(jù)挖掘模型、算法、系統(tǒng)進(jìn)行了大量的研究,并取得了一定的成果,為了提高算法的效率,并行和分布式數(shù)據(jù)挖掘一直是研究的重點(diǎn),但面臨很多挑戰(zhàn),比如:數(shù)據(jù)的海量、異構(gòu)、分布、計(jì)算密集;知識(shí)表達(dá)形式不夠豐富;挖掘工具和環(huán)境缺乏等,網(wǎng)格技術(shù)的出現(xiàn)在一定程度上為解決這些問題提供了幫助。 Cannataro

2、 Mario提出下一代網(wǎng)格的研究應(yīng)主要致力于為用戶提供知識(shí)服務(wù)。近年來,關(guān)于在網(wǎng)格上提供知識(shí)服務(wù)漸漸成為了研究的熱點(diǎn),并取得了很多重要成果,這些項(xiàng)目著重于在網(wǎng)格上實(shí)現(xiàn)知識(shí)發(fā)現(xiàn)服務(wù)的整體架構(gòu),而對(duì)利用網(wǎng)格服務(wù)來實(shí)現(xiàn)并行分布式數(shù)據(jù)挖掘算法很少提及,要在網(wǎng)格上進(jìn)行知識(shí)發(fā)現(xiàn),就不得不涉及到數(shù)據(jù)挖掘的算法,目前對(duì)可并行性算法利用網(wǎng)格服務(wù)來實(shí)現(xiàn)研究比較少。針對(duì)這種情況,論文采用網(wǎng)格系統(tǒng)中間件實(shí)現(xiàn)工具包Globus Toolkit Version 4

3、按照網(wǎng)格服務(wù)的方式實(shí)現(xiàn)并行決策樹分類算法SPRINT。采用該方式有以下優(yōu)點(diǎn):(1)擴(kuò)展性好,因?yàn)椴捎镁W(wǎng)格服務(wù)的方式實(shí)現(xiàn),只須將算法相關(guān)的網(wǎng)格服務(wù)部署在參與計(jì)算的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn),增加參與計(jì)算的新節(jié)點(diǎn)較容易;(2)可復(fù)用,使用標(biāo)準(zhǔn)的網(wǎng)格服務(wù),能很好的被其他網(wǎng)格應(yīng)用集成;(3)充分利用網(wǎng)格資源,SPRINT算法固有的可并行性,在網(wǎng)格上實(shí)現(xiàn)該算法可以充分利用虛擬組織內(nèi)的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力,提高基于網(wǎng)格的知識(shí)發(fā)現(xiàn)服務(wù)速率。 論文首先對(duì)數(shù)據(jù)挖掘相

4、關(guān)概念及決策樹分類算法進(jìn)行介紹,詳細(xì)分析了論文將要以網(wǎng)格服務(wù)的方式實(shí)現(xiàn)的并行決策樹分類算法SPRINT。 隨后,論文對(duì)網(wǎng)格及網(wǎng)格計(jì)算相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行簡要介紹,對(duì)目前主流的幾種網(wǎng)格體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行了詳細(xì)分析,并對(duì)其中的五層沙漏結(jié)構(gòu)和開放網(wǎng)格服務(wù)架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了比較,并簡要介紹分析了基于OGSA按照WSRF規(guī)范實(shí)現(xiàn)的網(wǎng)格中間件工具包GT4的各個(gè)功能部件。 最后,采用GT4,按照網(wǎng)格服務(wù)的方式設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)并行分布式?jīng)Q策樹分類算法SPRI

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