基于云计算的SLIQ并行算法研究

J4 ›› 2012, Vol. 34 ›› Issue (3): 62-66.

基于云计算的SLIQ并行算法研究

杨长春，沈晓玲

(常州大学信息科学与工程学院，江苏常州 213164)

收稿日期:2011-09-24 修回日期:2011-11-21 出版日期:2012-03-26 发布日期:2012-03-25
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(61003163);江苏省科技基金资助项目(BZ2010021)

Research on the SLIQ Parallel Algorithm Based on Cloud Computing

YANG Changchun,SHEN Xiaoling

(School of Information Science and Engineering,Changzhou University,Changzhou 213164,China)

Received:2011-09-24 Revised:2011-11-21 Online:2012-03-26 Published:2012-03-25

摘要/Abstract

摘要：

云计算为存储和分析海量数据提供了高效的解决方案，对数据挖掘算法的研究具有重要的理论意义和应用价值。SLIQ算法采用逐一遍历并计算伸缩性指标的方法来寻找最佳分裂点，这种方法过于消耗时间，当数据量增大时，算法的执行效率很低。本文针对云计算环境下的决策规则挖掘算法展开研究，介绍了MapReduce编程模型，在此基础上，以实现云计算环境下SLIQ并行化挖掘为目的，给出了改进后的SLIQ算法在MapReduce编程模型上的应用过程。

关键词: 云计算, SLIQ, MapReduce, 数据挖掘

Abstract:

Cloud computing provides efficient solutions to storing and analyzing mass data.It is very important to study the data mining algorithms based on cloud computing from the theoretical viewpoint and the practical viewpoint.The SLIQ algorithm finds the best split point through calculating the scalability indexes one by one.When the amount of data increases,the method is timeconsuming,and the efficiency of the algorithm is very low.In this paper,the algorithms of mining decision rules based on the cloud computing environment are focused on the MapReduce programming model.On the basis,an improved SLIQ algorithm as well as the procedure of the improved SLIQ algorithm on MapReduce is designed in order to realize parallel data mining.

Key words: cloud computing;SLIQ;MapReduce;data mining

杨长春，沈晓玲. 基于云计算的SLIQ并行算法研究[J]. J4, 2012, 34(3): 62-66.

YANG Changchun,SHEN Xiaoling. Research on the SLIQ Parallel Algorithm Based on Cloud Computing[J]. J4, 2012, 34(3): 62-66.

[1]	李卫平1,2，武海燕2，杨杰1. 基于效益博弈的云计算资源动态可协调分配策略研究[J]. J4, 20160101, 38(01): 57-61.
[2]	徐嘉, 张骥先, 王喆民, 刘林杰. 基于NUMA云计算架构的多资源分配可信拍卖机制[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(05): 761-775.
[3]	赵琰, 马慧芳, 王文涛, 童海斌, 贺相春. 可靠响应表示增强的知识追踪方法[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(03): 535-544.
[4]	马柯帆, 李宝峰, 周悦锦, 武园园, 余永兰, 多瑞华. 基于ZYNQ 芯片的基板管理控制器设计与实现[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(02): 217-223.
[5]	雷轩, 程光, 张玉健, 郭靓, 张付存. 基于电力网络态势感知平台的告警信息关联分析[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(07): 1197-1208.
[6]	王晨宇, 温浩珉, 郭晟楠, 林友芳, 万怀宇, . 面向快递员揽收到达时间预测的多任务深度时空网络[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(01): 136-144.
[7]	程小刚, 郭韧, 周长利, . 基于理性密码学的分布式隐私保护数据挖掘框架[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(10): 1781-1787.
[8]	王文涛, 马慧芳, 舒跃育, 贺相春. 基于上下文表示的知识追踪方法[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(09): 1693-1701.
[9]	杨柏蔼, 赵山, 刘芳. 无服务器计算技术研究综述[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(04): 611-619.
[10]	刘云, 肖添. 网络日志数据中条件因果挖掘算法的优化研究[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(09): 1584-1590.
[11]	文凯, 许萌萌, 张许红, . 基于列表结构的加权可擦除项集挖掘算法[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(09): 1676-1683.
[12]	熊中敏, 汪博, 陶然, 郑宗生, 陈明, . 一种基于主属性判定的关联规则挖掘约简算法[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(04): 738-745.
[13]	李波, 侯鹏, 牛力, 武浩, 丁洪伟. 基于软件定义网络的云边协同架构研究综述[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(02): 242-257.
[14]	藏润强, 左美云, 郭鑫鑫. 基于Doc2Vec和BiLSTM的老年患者疾病预测研究[J]. 计算机工程与科学, 2020, 42(12): 2273-2279.
[15]	廖建锦, 孙庆骁, 杨海龙, 栾钟治, 钱德沛. 满足工作流执行时限的可抢占虚拟机实例配置和调度方法研究[J]. 计算机工程与科学, 2020, 42(11): 1956-1964.