基于Web Services的分布式聚类算法设计与研究

优化分布式算法的研究

研究表明，在分布式环境中优化算法的应用具有重要意义，能够有效提升系统性能和效率。分布式算法已经成为当今科研领域中不可或缺的一部分，其在解决大规模问题和资源管理方面展现出了巨大潜力。

算法与数据结构 2 2024-07-13

网格环境下Weka4WS分布式聚类算法

将Weka4WS嵌入网格环境，利用其远程数据挖掘能力。引入距离代价和混合概率，融合Web服务和网格技术。利用开源数据挖掘类库Weka，构建面向服务的分布式数据挖掘体系。验证了分布式聚类算法的有效性和体系结构的可行性。

数据挖掘 7 2024-05-25

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

分布式系统概念与设计

这本书详细解释了大数据的概念和分布式系统的设计原理，是初学者学习Hadoop和分布式学习的首选读物。

算法与数据结构 2 2024-07-18

分布式聚类算法的安川MPE720 Ver7操作指南

分布式聚类算法是现代数据处理中的重要技术之一，特别是安川MPE720 Ver7操作指南详细介绍了其应用和操作步骤。

Hadoop 0 2024-08-22

论文研究-基于相容关系的新型聚类算法

聚类分析是数据挖掘中的重要研究领域，传统的聚类算法通常划分为硬聚类和模糊聚类两类。提出一种基于对象集上的相容关系的新型聚类算法，通过极大相容簇对数据对象集进行分类。该算法使得同一对象可以属于不同的簇，每个簇具有独特的成员对象，从而实现了既不同于传统硬聚类也不同于模糊聚类的聚类效果。实验结果进一步验证了该算法在聚类分析中的合理性。

数据挖掘 1 2024-08-04

基于 Web 服务的网格环境下分布式数据挖掘框架

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。

数据挖掘 3 2024-05-23