分布式数据库的全局频繁项目集高效更新算法

合集下载

基于分布式全局频繁项集挖掘算法研究

基于分布式全局频繁项集挖掘算法的研究摘要：随着信息技术的飞速发展，数据库技术的不断更新，社会各个领域的数据信息增长趋势飞快，如何能够从海量数据中提取到具有实际应用价值的信息是目前数据挖掘领域中的重点研究问题。

本文提出了一种分布式的全局频繁项集挖掘算法（bfm-mgfis），与传统的全局频繁模式挖掘算法（fdm）相比能够有效提高算法的计算效率。

关键词：数据挖掘；关联规则；算法研究中图分类号：tp311.13 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012） 24-0156-021 数据挖掘的基本过程1.1 问题定义。

对业务问题进行详细分析，归类数据挖掘的问题，了解其应用具体范围，掌握用户需要实现的最终目标，发现某种有利用价值的知识。

1.2 数据准备。

在进行数据挖掘之前完成必要的准备工作，包括数据选择、预处理、数据转换、数据分割和数据压缩等等。

1.3 数据挖掘。

数据挖掘是整个数据挖掘过程的核心，也是发掘知识的关键点。

数据挖掘主要是利用相关算法从已经完成预处理的数据中发现内在模式，要将数据挖掘类型、数据挖掘方法、数据挖掘效率等问题综合考虑，再选择适当的算法从数据中发掘用户需要的知识，最终通过特定的方式将其表达出来。

1.4 模式评估。

经过数据挖掘得到的内在模式不能够将数据的真是含义正确反映出来，并不存在具体的实际利用价值，因此，需要对经过数据挖掘的模式重新进行评估，将结果转换成为用户能够理解的方式进行表达，或者通过可视化界面显示出来。

数据挖掘过程是一个反复循环的过程，其中包含了多种反馈回路，如果某一个步骤不能够到底预定的目标，则需要立刻返回到上一个步骤进行调整之后重新执行，因此，数据挖掘过程属于一种螺旋式的上升过程。

2 分布式关联规则挖掘2.1 无主站点的通信模式。

当每个站点从本地数据库得到局部数据模型之后，再将每个候选集数据分别映射到已经确认的站点中进行计算，每个站点都得到了全局性规则部分内容之后完成合并工作，使得最终获取到的数据是完整的全局性规则。

机器学习算法在分布式计算平台上的在线学习与增量更新

机器学习算法在分布式计算平台上的在线学习与增量更新第一章引言1.1 研究背景近年来，随着云计算和大数据技术的飞速发展，分布式计算平台在各个领域中得到广泛应用。

而机器学习作为一种重要的人工智能技术，其在大数据分析和预测模型建立等方面起到了至关重要的作用。

然而，传统的机器学习算法在大规模数据集上的处理效率较低，无法满足现实应用的需求。

因此，将机器学习算法与分布式计算平台相结合成为了当前研究的热门领域。

1.2 研究目的本篇文章旨在研究机器学习算法在分布式计算平台上的在线学习与增量更新问题，并提出相应的解决方案。

通过对分布式计算平台的优化和机器学习算法的有效调整，提高机器学习算法在大规模数据集上的处理效率和泛化能力，进一步推动机器学习在实际应用中的普及和发展。

第二章分布式计算平台概述2.1 分布式计算平台的定义分布式计算平台是指将大规模任务拆分为多个子任务，在多台计算机上同时进行处理的一种计算框架。

其通过将任务分发给不同的计算节点，充分利用集群中的计算资源，提高处理效率和吞吐量。

2.2 分布式计算平台的分类分布式计算平台根据其架构和设计思路的不同，可分为两种类型：基于共享存储的分布式计算平台和基于消息传递的分布式计算平台。

前者通过共享存储系统实现节点之间的数据共享和通信，后者通过节点之间的消息传递实现数据交换和任务分配。

2.3 分布式计算平台的优势分布式计算平台具有高可靠性、高扩展性和高吞吐量等优势。

通过将任务拆分成多个子任务进行并行计算，可以大大提高处理效率和计算速度。

同时，其可靠性和可扩展性使得分布式计算平台适用于大规模数据处理和强大计算能力要求的应用场景。

第三章机器学习算法的在线学习与增量更新3.1 在线学习在线学习是指在动态变化的数据集上进行实时学习和模型更新的一种机器学习方法。

相对于传统的批量学习，在线学习具有更低的计算复杂度和更高的时效性。

通过不断地接收新样本并对模型进行增量更新，可以使模型与数据集的分布保持一致，更好地适应数据的变化。

一种分布式全局频繁项集挖掘方法

ＣｍｕｅｎｉｅｒｇａｄＡｐｉｔｎ计算机工程与应用ｏｐｔＥｇｎｅｉｎｌａｉｓｒｎｐｃｏ
一
种分布式全局频繁项集挖掘方法
群，贾洞
刘
ＬＵＱｕ，ＩｉｎＩｎＡＪｇｏ
浙江师范大学数理与信息工程学院，浙江金华３０２４１０
ｐｃｆｎ，０１４（９：３－３．ｉｉｆａｏｓ２１，７２）１４１６
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＡｉｄｏｌｏｉｍＢＦＭＧＦＳ（ｓｄｎｒｑｅｔａｔｒｔｅｎＭｏｔｒｑｅｔｔｍｓｋｎｆａｇｒｔｈＭ— ＩＢａｅｏＦｅｕｎ— ｔｎｒａｄｐｅｅｓｅｕｎｉｆｅＭｉｉｇｎｎＧｌｂｌｒ．ｏａＦｅ
ＣｌｇｆＭａｅｔｓＰｙｉｓａｄＩｆｒｔｎＥｇｎｅｉｇＺｅｉｇＮｏｍａＵｎｖｒｔ，ｉｕ，ｈｊｎ２０４Ｃｉａｏｌｅｏｔｍａｃ，ｈｓｎｎｏｍａｉｎｉｅｒ，ｈｊｎｒｌｉｅｓｙＪｈａＺｅｉｇ３１０，ｈｎｅｈｉｃｏｎａｉｎａ
挖掘的核心内容，它计算量大，Ｏ负载集中”耗费挖掘算法Ｉ／，绝大部分时间；且频繁项集挖掘的实际应用涉及到海量数而据，这种情况下，在分布式频繁项集挖掘技术的研究成了近年来一个非常重要的研究课题。在分布式环境中全局频繁项集的挖掘比较典型的算法有ＣＤ算法、Ｄ算法与改进Ｃ】ＭＰ，Ｄ算法ＦＤＭ算法哪。在分布式环境下ＦＭ算法较ＣＤＤ算法在性能上有了较大改进，但是ＦＭ算法也有其不足：ＩＦＭ算法Ｄ（）Ｄ是Ａｒｒ１ｅ法，要生成频繁ｋ数据集才能计算频繁ｐｉｉｉ算ｏ．ｋ需＋１数据集，在分布式环境中会大大影响延迟计算时间与影响并行度口（）１２若是候选数据集，。在一些站点是非局部频繁项集，远程站点需要询问这些站点，且没有充分利用非频繁项集进行全局剪枝，这都将大大增加网络通信量。本文针对此提出了一种分布式环境中全局频繁项集的挖掘算法。

基于FP树的最大频繁项目集增量式更新算法

的关联或相关联系．关联规则的挖掘过程一般分
为２步：找出所有频繁项目集，由频繁项目 ① ②
即产生强关联规则．中发现频繁项目集是关联其规则挖掘应用中的关键技术和步骤．长期以来，挖
・
收稿日期：０ｒ—０ —１２０７３６基金项目：重庆邮电大学自然科学基金资助项目（２ｏ —４）Ａ０６３．
ｐｅｅｔａｎｒｍｎａｕｄｔｇａｇｒｈｃｐｂｅｏｆｃｅｔｉｄｎｘｍｕｉｍｓｔａｅｎＦ－ｒｓｎｓｎｉｃｅｅｔｌｐａｎｌｏｔｍａａｌｆｅｉｎｙｆｉｇｍａｉｍｔｅｓｂｓｄｏＰｉｉｉｌｎｅｔｅｆｒｍｉｉｓｏｉｔｎｒｌｓｗｉｏｉｉｕｐｒ．Ｔｅｎｗａｇｒｈｉａｄｄａｔｂｅｗｉｈｒｏｎｎａｓｃａｏｕｅｈｌｍｄｆｎｓｐｔｈｅｌｏｉｍｓｄｅａｌ，ｈｃｅｇｉｅｙｇｏｔｒｃｒｓｃｕｔｆｖｒｔ，ａｄａｎｗｆｌｅｄｔｂｅｏｉＤＳＨ，ｔｅｔｆｉｉｎａｓｃｉｎｅｏｄｏｎｅｙｉｍｏｅｅｎｅｅｄｉｈａａｌ．ＦｒｔｓＰＯｉｎｈ＿￣ｈｍｅｏｓｔｔｎａｔｉｖｉｒｇｏｄｔｂｓｎｃｅｓｎＰｔｅｉｒｄｃ，ａｄｔｅｅｏ，ｔｅｎｗａｇｒｈｉＩｅｅｉｉｎ．ａａｅａｄａｃｓｉＦ－ｅｓｅｕｅｎｒｆｍｈｅｌｏｉｍＩｆｃｅｔａｇｒｄｈｔｓＴＫｅｒｓａｍｎｎ；ａｓｃａｏｕｅｙｗｏｄ：ｄｍｉｉｇｓｏｉｔｎｒｌ；ｍａ￣ｕｅｕｎｔｍｓｔ；ｍｉｉｍｕｐｒ；ｆｅｕｎｔｉｘｌｆｑｅｔｅｅｓｎｒｉｎｍｕｓｐｔｒｑｅｔｐ — ｏａ

浅谈分布式系统中的关联规则

ｓｐｉｋ１＝Ｐｕｉ１ｕ（ｉ）（ｋ＋ｋ）＋ｃｎｉｉ１＝Ｊｕ＋／（＋ｏ（ｋ）Ｐｋ＋（１Ｐｉ１）ｋ）
定义４如果最小支持度（ｆ
则当ｓｐ／＝ ‘１＞ｓｐ并且ｃｎｉ＝ ‘Ｉ＞ｃｎ， ‘＝＋ｕ（＝＋￣ｕ，，＞）ｏ（＝＋－ｆ，＞）ｏ称＝ｌ＞为
近十几年，随着科学技术飞速的发展，经济和社会都取得了极大的进步，此同时，各个领域产生了大量的数据，人类对太空与在如的探索，银行每天的巨额交易数据。显然在这些数据中丰富的信息，如何处理这些数据得到有益的信息，们进行了有益的探索。算人计机技术的迅速发展使得处理数据成为可能，推动了数据库技术这就的极大发展，但是面对不断增加如潮水般的数据，人们不再满足于数据库的查询功能，出了深层次问题：提能不能从数据中提取信息或者知识为决策服务。数据库技术而言已经显得无能为力了，就同样，传统的统计技术也面临了极大的挑战。这就急需有新的方法来处理这些海量般的数据。是，们结合统计学、据库、于人数机器学习等技术，出数据挖掘来解决这一难题。提网络和分布式技术的日益发展，布式数据库技术的出现，分而数据挖掘一开始就是面向应用的，为决策服务，以对分布式的是所现状，数据挖掘中的关联规则提出了更高的要求。对

分布式数据库查询优化

分布式数据库查询优化分布式数据库查询优化是指在分布式数据库环境下提高查询性能和效率的一系列技术和方法。

由于分布式数据库分布在多台计算机上，并且存储和处理海量数据，查询性能优化是分布式数据库设计和管理中的关键问题之一、以下是几个关键的查询优化技术：1.数据划分和分片技术：将数据划分成多个分片，并将这些分片存储在不同的节点上。

这极大地提高了查询性能，因为查询只需要在相关分片上进行操作，而不需要遍历整个数据库。

2.数据冗余和复制：在分布式数据库中，使用冗余和复制技术可以提高查询性能和可用性。

数据冗余可以在多个节点上存储相同的数据，从而减少查询的路由时间。

数据复制可以保证当一些节点故障时，仍然可以通过其他节点查询相关数据。

3.查询优化器和执行计划：分布式数据库的查询优化器可以根据查询的特征和数据的分布选择最优的执行计划。

执行计划可以决定查询的执行顺序和并行度，以提高查询性能。

4.索引设计和优化：在分布式数据库中，索引设计和优化是提高查询性能的重要手段。

合理的索引设计可以减少数据的读取和扫描次数，从而提高查询性能。

索引的选择和大小也需要根据数据的分布和查询的特性进行优化。

5.数据局部性和缓存技术：在分布式数据库中，由于数据分散在多个节点上，查询时需要跨越网络进行数据读取。

为了减少网络IO和提高查询性能，可以使用数据局部性和缓存技术。

数据局部性可以将相关的数据存储在相邻的节点上，从而减少网络传输。

缓存技术可以将查询结果缓存在节点的内存中，以快速响应相同查询。

6.并行查询和分布式计算：在分布式数据库中，可以利用多个节点的计算资源和存储能力进行并行查询和分布式计算。

并行查询将查询分成多个子查询，并分配给不同的节点并行执行，从而加快查询速度。

分布式计算可以将复杂的查询任务划分成多个子任务，并分配给不同的节点进行计算，以降低整体计算时间。

综上所述，分布式数据库查询优化是提高查询性能和效率的关键问题，涉及到数据划分、数据冗余、索引设计、查询优化器、数据局部性、并行查询和分布式计算等多个方面。

分布式数据库设计思路

分布式数据库设计思路随着互联网的快速发展和大数据时代的到来，传统的集中式数据库已经无法满足日益增长的数据存储和处理需求。

分布式数据库应运而生，其中包括分布式文件系统、分布式关系型数据库和分布式NoSQL数据库等。

在设计分布式数据库时，需要考虑多个方面的因素，以确保数据的高可用性、弹性扩展性和一致性。

以下是设计分布式数据库的思路。

1. 数据分片将数据按照某种规则（如哈希、范围等）进行分片，将每个分片存储在不同的节点上。

这样可以将数据均匀分布在整个分布式数据库系统中，提高数据的处理效率和并发性。

同时，分片也可以提高系统的可扩展性，通过添加更多的节点来扩展数据库的存储容量和处理能力。

2. 数据复制为了提高数据的可用性和容错性，在分布式数据库中往往需要将数据进行复制存储在不同的节点上。

常见的数据复制策略包括主从复制和多主复制。

主从复制一般采用一个主节点负责写操作和数据同步，多个从节点负责读操作；多主复制则允许多个节点同时进行写操作，通过协议机制保证数据的一致性。

数据复制还可以提高系统的吞吐量，通过并行处理多个相同的读请求。

3. 数据一致性在分布式数据库中，保持数据的一致性是一个重要的挑战。

数据的复制和分片可能引起数据的不一致，因为不同的节点可能存在网络延迟、故障等问题。

为了解决一致性问题，常见的方法包括基于两阶段提交（Two-phase Commit，简称2PC）的协议和基于Paxos算法的一致性协议。

这些协议通过协调不同节点的行为，保证数据的一致性。

4. 负载均衡在分布式数据库中，负载均衡是一个重要的考虑因素。

通过合理地调度数据的分片和复制，可以使各个节点的负载均衡，并且提高系统的整体处理能力。

负载均衡可以通过动态调整数据的分片和复制策略来实现，以应对节点的故障和网络负载的变化。

5. 故障恢复由于分布式数据库涉及多个节点，节点故障是不可避免的。

在设计分布式数据库时，需要考虑节点故障的处理方式，以保证系统的可用性和数据的完整性。

分布式全局频繁项目集的快速挖掘方法

少提高了１倍之多，着数据库规模的增大，随它的扩展性将更好．
关键词：数据挖掘；分布式数据库；全局频繁项目集；约束子树被中图分类号：ＴＰ１文献标识码：Ａ文章编号：２３９７２０）８０２ —５３１０５ —８Ｘ（０６０ —９３０
ＦａｔＭｉｎｇｒｔｍｏｓｒｂｔｄＧｌｂｌＦｒｑｕｎｔｍｓｔｓｎｉｇＡｌｏｉｈｆｒＤｉｔｉｕｅｏａｅｅｔＩｅｅｓ
Ｓｎａｌ，ＱｉｈｎｏｇＢｏｉｎＺｅｇ
（、ＤｐｒｍｅｔｆｏｕｅｃｅｃｎｅｈｏｏｙＸｉｎＪａｔｎｉｅｓｙＸｉｎ７０４，ｉａ１ｅａｔｎｍｐｔｒＳｉｎｅａｄＴｃｎｌ，ｉｏｏｇＵｎｖｒｉ，１０９ＣｈｎｏＣｇ３ｔａ
宋宝莉，覃征。
（．西安交通大学计算机科学与技术系，７０４，西安；．１１０９２深圳市劳动保障局，５８２，１０９深圳）
摘要：针对传统的分布式全局频繁项目集挖掘算法存在大量的候选项目集，求全局频繁项目集且的网络通信代价过高等问题，出了一种分布式数据库的全局频繁项目集快速挖掘算法（Ｄ提ＦＭＡ）．该算法改进了频繁模式树（Ｐ树）Ｆ一的结构，将双向Ｆ一改为单向，个节点只保留指向父结点的Ｐ树每
指针，少了指针数，减由此可节省１３的树空间；／同时通过传送用３个很小的数组表示的被约束子树，此挖掘全局频繁项目集的过程中不再生成大量候选项目集或条件Ｆ一，而减小了网络在Ｐ树从

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

ＦａｔＵｐａｉｇＡｌｏｉｍｏｓｒｂｔｄＧｌｂｌＦｅｕｎｔｍｓｔｓｄｔｇｒｔｎｈｆｒＤｉｔｉｕｅｏａｒｑｅｔＩｅｅｓ
ＳＯＮＧＢｏｌ＇ＱＩｈｎａ－Ｐ２ＮＺｅｇ，
维普资讯
｝｝
－
｝｝
数据库与信息处理・
习习习习习习
带
分布式数据库的全局频繁项目集高效更新算法
宋宝莉一－，覃征（．１西安交通大学计算机科学系，西安７０４；１０９
２深圳市劳动保障局，东深圳５８２）．广１０９
频繁模式的挖掘是关联规则挖掘任务中的主要步骤 …，分布式全局频繁项目集挖掘算法有ＦＭｔＤＤｍＦＭＡ３。Ｄ ” ＤＭ及Ｄｔ、等ＦＭ算法通过传输被约束子树来挖掘全局频繁项目集，比ＤＡ相
络通讯代价。实验结果表明，算法是有效可行的。该
关键词：据挖掘：布式数据库；局频繁项目集；束子树；数分全约更新
文章编号：０２８３（０６３－１７０文献标识码：中图分类号：Ｐ１１０ — ３１２０）１０５ — ４ＡＴ３１
Ａｓｒｃ：ＩｈｓｐｐｒａｎｗａｇｒｈＵＧＩＩｃｅｅｔｐａｉｇＡｇｎｔｉａｅ，ｅｌｉｍＩＡＦ（ｒｍｎａＵｄｔｌｉｍｆＧｏｌｒｑｅｔＩｓｔｓｎｏｏｔｎ１ｎｏｔｒｂｅｓｒ
该算法主要考虑数据库记录发生变化时全局频繁项目集的更新情况，最坏的情况下仅需扫描各局部数据库一遍，利在并用已建立的各局部改进的频繁模式树和已挖掘的结果，可避免传送某些原全局频繁项目对应的被约束子树，而降低网从
ｄｃｄ，ｔｏｓｅｓｈｃａｇｏｇｏａ￣ｑｅｔｔｍｓｔｕｅｉｃｎｉｒｔｅｈｎｅｆｌｂｌｅｕｎｉｄｅｅｓｗｈｎｙａｃｌｃａｇｎｄｔｂｓｒｃｒｓＩｔｅｅｄｎｍｉａｌｈｎｉｇａａａｅｅｏｄ．ｙｎｈｗｏｓｒｔ
Ｅｍｉ：ｃｎｅ＠１３ｏ－ａｌｙｅｔｒ６．ｒｊｃｎ
摘要：出了快速更新全局频繁项目集的算法ＩＡＧＩＩｃｅｎａＵｄｔｇＡｇｒｈｏＧｏａＦｅｕｎｔｍｅｓ。提ＵＦ（ｒｎｍｅｔｌｐａｎｌｏｔｍｆｒｌｌｒｑｅｔＩｓｔ）ｉｉｂｅ
（．ｐｒｍｅｔｏｏｕｅｃｅｃ， ’ｎＪａｔｎｉｅｓｙＸｉａ１０９，ｈｎ；１ＤｅａｔｎｆＣｍｐｔｒＳｉｎｅＸｉａｉｏｏｇＵｎｖｒｉ， ’ｎ７０４Ｃｉａｔ
２ＳｅｚｅａｏｎｏｉｅｕｉｕｅｕＳｅｚｅ，ｕｎｄｎ１０９Ｃｉａ．ｎｈｎＬｂｒａｄＳｃａＳｃｒｙＢｒａ，ｈｎｈｎＧａｇｏｇ５８２，ｈｎ）ｈｌｔ
ｃｓ，ＵＡＧＦｏｌｓａｓｖｒｌｃｌｒｎａｔｎａａａｅｎｅ，ｎｃｎｖｉｔｎｍｉｉｇｏｃｎｔｉｅｔｅｆａｅＩＩｎｙｃｎｅｅｙｏａｔｓｃｉｄｔｂｓｏｃａｄａａｏｄｒｓｔｎｓｍｅｏｓｒｎｄｒｏａｏａｔａｅ
ｏｇｎｌｇｏａｉｒｉａｌｂｌ￣ｅｕｎｉｍｂｔｉｉｇｈｒａｅｏａｉｒｖｄ￣ｅｕｎａｔｒｔｅａｄｍｉｅｅｕｔ．ｈｒｆｒｑｅｔｔｅｙｕｉｚｎｔｅｃｅｔｄｌｃｌｍｐｏｅｌｑｅｔｐｔｎｒｎｎｄｒｓｌＴｅｅｏｅ，ｅｅｓＩＵＡＧＦｓｓａｌｓｃｍｍｕｉａｉｎｖｒｅｄｎｏｖｏｓｙｍｐｏｅｕｄｔｇｆｃｅｃｏｇｏａ￣ｑｅｔｔｍｓｔ．ＩｕｅｆｒｅｓｏｎｃｔｏｅｈａａｄｂｉｕｌｉｒｖｓｐａｉｅｉｉｎｙｆｌｂｌｅｕｎｉｏｎｅｅｓＥｐｒｍｅｔｌｒｓｌｈｗｔａＵｘｅｉｎａｅｕｔｓｏｈｔＩＡＧＦｓｅｃｅｔａｄｅｆｃｉｅｓＩｉｆｉｎｎｆｔ．ｉｅｖＫｅｒｓｙｗｏｄ：ｄｔｎｎ；ｉｔｂｔｄｄｔｂｓ；ｌｂｌ￣ｑｅｔｉｍｓｔ；ｏｓａｎｄｓｂｔｅ；ｐａｉｇａａｍｉｉｇｄｓｒｕｅａａａｅｇｏａｅｕｎｔｅｓｃｎｔｉｅｕ — ｒｕｄｔｉｅｒｅｎ