优化分布式算法的研究

分布式算法基础

本导论介绍分布式算法的基础概念和原理。它涵盖了分布式系统中的同步和异步模型，通信协议和共识算法，以及容错和容错性技术。

算法与数据结构 2 2024-05-20

分布式任务计划的动态调整模型与算法研究

首先分析了分布式任务计划的组成要素，并针对规划问题进行了建模，提出了一个平台定价模型。随后设计了一个分布式协作框架，用于实现任务计划的动态调整。该框架包括内部模块和外部模块：内部模块通过Ｎ－ｂｅｓｔ算法和反馈策略完成决策实体内部的二次分配；外部模块则用于决策实体间的协作，特别是在任务精度低于期望值时的调整。最后，通过仿真实验证明了该模型的有效性，并讨论了其在不同情况下的适用性。

算法与数据结构 0 2024-08-30

分布式查询处理优化

在当前版本中，我们提供了一种优化分布式查询处理的新方法。这一技术改进不仅提高了查询效率，还增强了系统的可扩展性和稳定性。通过此更新，用户可以更快速地完成复杂查询操作，同时减少系统资源的消耗。

SQLServer 0 2024-08-15

基于Web Services的分布式聚类算法设计与研究

在分布式数据挖掘领域，基于Web Services的分布式聚类算法设计与研究正成为重要的研究方向。由谢金辉和康利娟共同探讨了如何利用分布式数据和计算资源进行聚类分析，强调了Web Services在解决大规模数据处理问题中的作用。

数据挖掘 3 2024-07-18

分布式数据库查询优化的研究与实现

分布式数据库系统结合计算机网络与数据库系统，由于涉及大量数据在网络上传输，查询处理和优化成为提高分布式数据库查询性能的关键。通过合理的算法减少通信信息量，提高查询的响应时间性能和减少系统开销。

Oracle 0 2024-08-13

基于Masstree算法的分布式数据库优化

底层分布式数据库（例如ROCKSDB）普遍采用LSM树算法。相较之下，Masstree算法为这类数据库的处理性能优化提供了新的可能性。

算法与数据结构 2 2024-05-16

基于 CanTree 的分布式关联规则挖掘与增量更新算法研究

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。

数据挖掘 2 2024-05-25

分布式数据挖掘计算过程——DDCP算法的研究(2003年)

提出了一种用于生成关联规则挖掘大项集的并行和分布式处理计算框架的DDCP算法。该算法基于大规模事务数据库，有效地将数据分片并进行分布式或并行处理，通过节点间的通信减少了数据传输量。算法通过实例验证了其正确性和可行性，在分布式或并行环境中能够高效地进行数据挖掘。

数据挖掘 2 2024-07-18

分布式数据挖掘计算过程中的DDCP算法研究

提出了一种新的算法框架，用于并行和分布式处理大规模事务数据库中的关联规则挖掘大项集。该算法有效地将数据分片并进行分布或并行处理，通过节点间的通信减少了数据传输量。算法经过实例验证，证明了其在分布式和并行环境中实现高效数据挖掘的可行性和正确性。

数据挖掘 0 2024-08-03