分布式环境下Paillier同态加密的关联规则挖掘

统计量化规则（SQ rule）在数据挖掘领域具有重要价值。集中式挖掘SQ规则的算法已得到广泛应用，但其在分布式环境中，尤其是在涉及私有信息保护的情况下，面临挑战。如何在保护各方私有信息的前提下，实现多方协作完成SQ规则挖掘，成为保护私有信息的数据挖掘（PPDM）研究的重点。 基于安全求和、安全求平均和安全求频繁项集等PPDM基本工具，提出了两种算法，用于在水平划分数据下实现保护私有信息的SQ规则挖掘。其中，一种算法能够安全计算置信区间。

关联规则挖掘是数据挖掘领域的核心任务之一。近年来，随着数据规模不断扩大，分布式数据库架构以及数据动态变化的特性对关联规则挖掘算法提出了更高的要求。本研究聚焦于 CanTree 数据结构，提出一种高效的分布式关联规则挖掘算法，并设计相应的增量更新机制以适应动态变化的数据环境。

对分布式环境中数据挖掘的全面调查。

在大数据环境下，关联规则挖掘是数据挖掘中的重要技术之一。它基于约束来发现数据中的关联性，包括知识类型约束、数据约束、维/层次约束、规则约束和兴趣度约束等。

随着分布式知识发现和挖掘在网格环境中日益受到关注，如何应对数据自治、异构和地理分布等挑战成为关键。为此，文中提出了一个基于网格技术和 Web 服务技术的数据挖掘框架，该框架利用 Web 服务实现资源（数据和算法资源）的共享和动态调用，并在 Globus 3.0 Alpha toolkit 平台上得以实现。

Apache Spark作为高效的大数据处理框架，在分布式计算中广泛应用。然而，开发和维护Spark应用过程中常面临各种挑战。为提高开发效率和问题定位能力，远程调试技术显得尤为重要。将详细介绍如何配置和实现Spark的远程调试，帮助开发者更好地理解和解决问题。

使用软件代理进行数据挖掘的参考（Hillol Kargupta, Brian Stafford, Ilker Hamzaoglu）

互联网平台提供的用户信息授权服务已广泛应用，但在满足第三方网站的数据挖掘需求时，常将用户隐私信息存储在多方，增加了用户隐私滥用和泄露的风险。针对此问题，本研究提出了一种开放平台与网站间的分布式关联规则挖掘算法。该算法无需依赖可信的第三方参与，开放平台和网站各自根据挖掘条件生成布尔型矩阵，以频繁-1项集编号和用户身份标志符为行列标记。开放平台对矩阵进行扰动和整合，网站在整合后的矩阵上挖掘全局关联规则。实验证明，该算法有效且未因通信代价显著降低挖掘效率。

档指导用户在 Oracle Linux 操作系统上完成分布式 Redis 和分布式 MongoDB 的安装和配置。文档内容涵盖了从系统环境准备、软件下载到集群搭建和验证等步骤，并结合实际操作中的常见问题提供了解决方案。 注意: 档并非详尽的操作手册，用户需要具备一定的 Linux 系统和数据库基础知识。 Redis 安装与配置 准备工作: 更新系统软件包。 安装 Redis 依赖库。 创建 Redis 用户和目录。 下载和编译 Redis: 从 Redis 官方网站下载稳定版本源码包。 解压源码包并进入解压目录。 执行 make 命令编译 Redis。 执行 make install 命令安装 Redis。 配置 Redis: 复制 Redis 配置文件 redis.conf。 修改配置文件，配置端口、日志路径、数据持久化等参数。 启动 Redis: 使用修改后的配置文件启动 Redis 服务。 验证 Redis 服务是否正常运行。 搭建 Redis 集群: 创建多个 Redis 节点，并修改配置文件。 使用 redis-trib.rb 工具创建集群。 MongoDB 安装与配置 准备工作: 更新系统软件包。 创建 MongoDB 用户和目录。 安装 MongoDB: 从 MongoDB 官方网站下载对应版本的安装包。 使用包管理器安装 MongoDB。 配置 MongoDB: 复制 MongoDB 配置文件 mongod.conf。 修改配置文件，配置端口、数据存储路径、日志路径等参数。 启动 MongoDB: 使用修改后的配置文件启动 MongoDB 服务。 验证 MongoDB 服务是否正常运行。 搭建 MongoDB 副本集: 创建多个 MongoDB 节点，并修改配置文件。 使用 mongo shell 连接到主节点并初始化副本集。 将其他节点添加到副本集中。