分布式数据挖掘
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提纲
简介 – 数据挖掘 – 分布式数据挖掘 研究现状 – 同构与异构 – 分布式数据挖掘算法 – 应用实例 进一步的工作
简介－数据挖掘
什么是数据挖掘？
– 数据挖掘是指从巨量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用 的、最终可理解的模式的非平凡过程。(From U. Fayyad et al.’s definition at KDD96) – 巨量的：对于少量数据的分析不需要使用数据挖掘。 – 有效的：所获得的模式必须是正确的。 – 新颖的：对于已知知识的投资收益不大。 – 潜在有用的：所得的模式应能提供相关的决策支持。 – 最终可理解的：所得的模式是提交给决策制定者的。
简介－分布式数据挖掘
产生背景
– 各相关学科的飞速发展，各种网络尤其是Internet的广泛使用。 – 实际应用要求数据挖掘系统具有更好的可扩展性。 – 实例
• 研究某种疾病在某地的发病情况与气候的关系（疾病控制数据库 ＋环境数据库） • 金融组织间通过合作防止信用卡欺诈（数据共享） • 大型跨国公司营销策略的制定（销售点分散，数据仓库构造十分 耗时）
– 按系统功能、通讯与合作方式等情况划分……
研究现状
结点的同构与异构性 – 元学习(Meta-learning) – CDM(Collective data mining) 分布式数据挖掘算法 – 分布式决策树生成 – 分布式关联规则发现 应用系统实例
结点的同构与异构性－元学习
同构结点间的数据挖掘
• 同构：结点间数据的属性空间相同 • 异构：结点间数据具有不同的属性空间
– 按照数据模式的生成方式
• 集中式：先把数据集中于中心点，再生成全局数据模式（模型精 度较高，但只适合于数据量较小的情况）。 • 局部式：先在各结点处生成局部数据模式，然后再将局部数据模 式集中到中心结点生成全局数据模式（模型精度较低，但效率较 高）。 • 数据重分布式 ：首先将所有数据在各个结点间重新分布，然后 再按照与局部式系统相同的方法生成数据模式。
– 在异构分布式数据挖掘系统中，各个结点存储的数据具有不 同的属性空间，一般而言，异构分布式数据挖掘系统所要处 理的数据集称为垂直分划数据集。
图2 一个典型的垂直分划数据集
CDM
CDM
– 研究结果表明，如果简单地将同构系统所采用的数据挖掘方 法应用于异构分布式数据挖掘系统，那么为了得到一个精确 的预测模型往往需要很大的系统开销，有时甚至是不可行的。
分布式数据挖掘算法－分布式决策树 生成
分布式决策树生成
– 分布式数据挖掘正是在这一背景下产生的，它是数据挖掘技 术与分布式计算的有机结合，主要用于分布式环境下的数据
模式发现。
分布式数据挖掘
分布式数据挖掘的优点
– 出于对安全性、容错性、商业竞争以及法律约束等多方面因 素的考虑，在许多情况下，将所有数据集中在一起进行分析 往往是不可行的。分布式数据挖掘系统则可以充分利用分布 式计算的能力对相关的数据进行分析与综合。 – 在传统的数据挖掘系统中，如果能将数据合理地划分为若干 个小模块，并由数据挖掘系统并行地处理，最后再将各个局 部处理结果合成最终的输出模式，则可节省大量的时间和空 间开销。
– 在同构分布式数据挖掘系统中，各个结点存储的数据都具有 相同的属性空间。 – 为了实现同构结点的数据挖掘，研究者们先后提出了元学习 (meta-learning)、合作学习(coactive learning)等方法，其中元学 习方法最具代表性。
– 元学习的概念是由Prodromidis等人于2000年首先提出的，该方 法采用集成学习 (ensemble learning) 的方式来生成最终的全局 预测模型（即元分类器）。该方法的基本思想是从已经获得 的知识中再进行学习，从而得到最终的数据模式。
元学习的优点
– 在基学习阶段，各个结点可以自主地选择合适的学习算法来 生成局部的基分类器。与此同时，各结点间不存在任何通讯 与同步开销，因此系统效率较高。 – 在元学习阶段，由于系统可灵活采用各种集成策略，因此最 终生成的元分类器具有较高的预测精度。
结点的同构与异构性－CDMwenku.baidu.com
异构结点间的数据挖掘
元学习
元学习的具体过程
图1 元学习的具体过程
元学习
基分类器输出的集成方式
– 投票(Voting): 绝对（相对）多数投票，加权投票。 – 决策(Arbitration): 指定特殊的“决策者”，当各基分类器的输 出无法达成一致时，采用“决策者”的输出。 – 结合(Combining): 使用相关的先验与领域知识指导各输出的集 成。
– 为了能够在结点异构的情况下有效地进行数据挖掘， Kargupta等人提出了CDM (Collective Data Mining) 的概念，其 基本思想是任一函数f都可以由一组基函数所表示，即
f ( x)
k I
w
k
k
– 最近，Kargupta等人结合传统的ID3决策树学习算法以及小波 变换技术，成功地将CDM技术应用于分布式决策树生成以及 回归分析中，取得了令人满意的结果。
面临的问题
– 算法方面
• 数据预处理，实现各种数据挖掘算法。 • 结合系统所处的分布式计算环境。
– 系统方面
• 能在对称多处理机(SMP)、大规模并行处理机(MPP)等具体的分 布式平台上实现。 • 结点间负载平衡、减少同步与通讯开销、异构数据集成等 。
分布式数据挖掘
系统分类
– 根据结点间数据分布情况
数据挖掘的研究领域
– 数据挖掘是一门涉及机器学习、统计学、数据库、可视化技 术、高性能计算等诸多方面的交叉学科。
数据挖掘
数据挖掘的应用范围
– – – – – – – – 描述性规则发现(Characterization) 对比性规则发现(Discrimination) 关联规则发现(Association) 分类分析(Classification) 预测（回归）分析(Prediction) 聚类分析(Clustering) 异常分析(Outlier analysis) ……
简介 – 数据挖掘 – 分布式数据挖掘 研究现状 – 同构与异构 – 分布式数据挖掘算法 – 应用实例 进一步的工作
简介－数据挖掘
什么是数据挖掘？
– 数据挖掘是指从巨量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用 的、最终可理解的模式的非平凡过程。(From U. Fayyad et al.’s definition at KDD96) – 巨量的：对于少量数据的分析不需要使用数据挖掘。 – 有效的：所获得的模式必须是正确的。 – 新颖的：对于已知知识的投资收益不大。 – 潜在有用的：所得的模式应能提供相关的决策支持。 – 最终可理解的：所得的模式是提交给决策制定者的。
简介－分布式数据挖掘
产生背景
– 各相关学科的飞速发展，各种网络尤其是Internet的广泛使用。 – 实际应用要求数据挖掘系统具有更好的可扩展性。 – 实例
• 研究某种疾病在某地的发病情况与气候的关系（疾病控制数据库 ＋环境数据库） • 金融组织间通过合作防止信用卡欺诈（数据共享） • 大型跨国公司营销策略的制定（销售点分散，数据仓库构造十分 耗时）
– 按系统功能、通讯与合作方式等情况划分……
研究现状
结点的同构与异构性 – 元学习(Meta-learning) – CDM(Collective data mining) 分布式数据挖掘算法 – 分布式决策树生成 – 分布式关联规则发现 应用系统实例
结点的同构与异构性－元学习
同构结点间的数据挖掘
• 同构：结点间数据的属性空间相同 • 异构：结点间数据具有不同的属性空间
– 按照数据模式的生成方式
• 集中式：先把数据集中于中心点，再生成全局数据模式（模型精 度较高，但只适合于数据量较小的情况）。 • 局部式：先在各结点处生成局部数据模式，然后再将局部数据模 式集中到中心结点生成全局数据模式（模型精度较低，但效率较 高）。 • 数据重分布式 ：首先将所有数据在各个结点间重新分布，然后 再按照与局部式系统相同的方法生成数据模式。
– 在异构分布式数据挖掘系统中，各个结点存储的数据具有不 同的属性空间，一般而言，异构分布式数据挖掘系统所要处 理的数据集称为垂直分划数据集。
图2 一个典型的垂直分划数据集
CDM
CDM
– 研究结果表明，如果简单地将同构系统所采用的数据挖掘方 法应用于异构分布式数据挖掘系统，那么为了得到一个精确 的预测模型往往需要很大的系统开销，有时甚至是不可行的。
分布式数据挖掘算法－分布式决策树 生成
分布式决策树生成
– 分布式数据挖掘正是在这一背景下产生的，它是数据挖掘技 术与分布式计算的有机结合，主要用于分布式环境下的数据
模式发现。
分布式数据挖掘
分布式数据挖掘的优点
– 出于对安全性、容错性、商业竞争以及法律约束等多方面因 素的考虑，在许多情况下，将所有数据集中在一起进行分析 往往是不可行的。分布式数据挖掘系统则可以充分利用分布 式计算的能力对相关的数据进行分析与综合。 – 在传统的数据挖掘系统中，如果能将数据合理地划分为若干 个小模块，并由数据挖掘系统并行地处理，最后再将各个局 部处理结果合成最终的输出模式，则可节省大量的时间和空 间开销。
– 在同构分布式数据挖掘系统中，各个结点存储的数据都具有 相同的属性空间。 – 为了实现同构结点的数据挖掘，研究者们先后提出了元学习 (meta-learning)、合作学习(coactive learning)等方法，其中元学 习方法最具代表性。
– 元学习的概念是由Prodromidis等人于2000年首先提出的，该方 法采用集成学习 (ensemble learning) 的方式来生成最终的全局 预测模型（即元分类器）。该方法的基本思想是从已经获得 的知识中再进行学习，从而得到最终的数据模式。
元学习的优点
– 在基学习阶段，各个结点可以自主地选择合适的学习算法来 生成局部的基分类器。与此同时，各结点间不存在任何通讯 与同步开销，因此系统效率较高。 – 在元学习阶段，由于系统可灵活采用各种集成策略，因此最 终生成的元分类器具有较高的预测精度。
结点的同构与异构性－CDMwenku.baidu.com
异构结点间的数据挖掘
元学习
元学习的具体过程
图1 元学习的具体过程
元学习
基分类器输出的集成方式
– 投票(Voting): 绝对（相对）多数投票，加权投票。 – 决策(Arbitration): 指定特殊的“决策者”，当各基分类器的输 出无法达成一致时，采用“决策者”的输出。 – 结合(Combining): 使用相关的先验与领域知识指导各输出的集 成。
– 为了能够在结点异构的情况下有效地进行数据挖掘， Kargupta等人提出了CDM (Collective Data Mining) 的概念，其 基本思想是任一函数f都可以由一组基函数所表示，即
f ( x)
k I
w
k
k
– 最近，Kargupta等人结合传统的ID3决策树学习算法以及小波 变换技术，成功地将CDM技术应用于分布式决策树生成以及 回归分析中，取得了令人满意的结果。
面临的问题
– 算法方面
• 数据预处理，实现各种数据挖掘算法。 • 结合系统所处的分布式计算环境。
– 系统方面
• 能在对称多处理机(SMP)、大规模并行处理机(MPP)等具体的分 布式平台上实现。 • 结点间负载平衡、减少同步与通讯开销、异构数据集成等 。
分布式数据挖掘
系统分类
– 根据结点间数据分布情况
数据挖掘的研究领域
– 数据挖掘是一门涉及机器学习、统计学、数据库、可视化技 术、高性能计算等诸多方面的交叉学科。
数据挖掘
数据挖掘的应用范围
– – – – – – – – 描述性规则发现(Characterization) 对比性规则发现(Discrimination) 关联规则发现(Association) 分类分析(Classification) 预测（回归）分析(Prediction) 聚类分析(Clustering) 异常分析(Outlier analysis) ……