張小軍+金志偉+張浩

摘 要：在當(dāng)前信息化的時(shí)代背景下，數(shù)據(jù)和信息成為決定企業(yè)市場競爭力的關(guān)鍵措施，企業(yè)要想獲得良好的發(fā)展，必須從海量的數(shù)據(jù)中迅速找出有用信息，為自身的運(yùn)營和生產(chǎn)決策提供科學(xué)合理的服務(wù)。針對這種需求，數(shù)據(jù)挖掘?qū)W科應(yīng)運(yùn)而生，并且迅速發(fā)展，形成了一套較為完整的理論體系。而在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不斷發(fā)展的推動下，數(shù)據(jù)挖掘算法有了新的變化，需要相關(guān)科研人員的重視。文章結(jié)合現(xiàn)代云環(huán)境下，數(shù)據(jù)挖掘算法的并行化措施進(jìn)行了分析和探討，以提高數(shù)據(jù)挖掘工作的效率和質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：現(xiàn)代云環(huán)境；數(shù)據(jù)挖掘算法；并行化

1 數(shù)據(jù)挖掘算法概述

數(shù)據(jù)挖掘，又稱知識發(fā)現(xiàn)，是計(jì)算機(jī)科學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)交叉點(diǎn)，主要是指從不同的角度，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和整理，從海量的數(shù)據(jù)中總結(jié)出有用信息。換言之，就是從大量繁雜模糊的數(shù)據(jù)中，提取出有效信息的過程。從某種程度上講，數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆谝环N企業(yè)數(shù)據(jù)處理技術(shù)，通過對企業(yè)在商業(yè)活動中產(chǎn)生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換以及分析和模型化處理，提取出關(guān)鍵性的數(shù)據(jù)信息，為企業(yè)經(jīng)營管理決策的制定提供科學(xué)的參考依據(jù)。

從目前的發(fā)展情況看，數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)容可以分為以下幾個(gè)方面：

1.1 分類分析

分類分析，是指對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分類處理，為數(shù)據(jù)信息的區(qū)分和處理提供便利，從而實(shí)現(xiàn)對未知數(shù)據(jù)類型的預(yù)測。分類的主要概念在于訓(xùn)練集，可以結(jié)合特定的數(shù)據(jù)模型，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。當(dāng)前應(yīng)用最為廣泛的數(shù)據(jù)分類模型是樸素貝葉斯模型和決策樹模型。

1.2 關(guān)聯(lián)分析

在關(guān)聯(lián)分析中，主要是利用數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)聯(lián)，結(jié)合已知數(shù)據(jù)對未知數(shù)據(jù)或者模糊數(shù)據(jù)進(jìn)行推導(dǎo)和預(yù)測。在關(guān)聯(lián)分析中，應(yīng)用最多的是Apriori算法，在對關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行研究時(shí)，通常也是在該算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行修改和擴(kuò)展。但是，Apriori算法在對支持度進(jìn)行計(jì)算時(shí)，需要對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行多次全面掃描，生成的候選集存在較多的冗雜項(xiàng)，因此存在一定的性能瓶頸，需要進(jìn)行改進(jìn)和解決。

1.3 聚類分析

聚類分析是一種具有良好實(shí)用性的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以對無規(guī)律的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析，并從數(shù)據(jù)中找出有用的信息，在市場分析、信息檢索、衛(wèi)生醫(yī)療等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。聚類分析，實(shí)際上是通過觀察以及非示例性的學(xué)習(xí)，完成對于數(shù)據(jù)對象的分類，以K-means算法為常用算法，但是該算法同樣存在一定的性能瓶頸，K值的準(zhǔn)確性受使用者自身知識水平的英系那個(gè)，可能造成算法性能的不穩(wěn)定或者聚類結(jié)果的偏差，因此在利用時(shí)需要格外注意。

2 云環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘算法的并行化

在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)時(shí)代，面對海量的數(shù)據(jù)處理問題，絕大部分傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法其實(shí)都存在一定的性能瓶頸，很難準(zhǔn)確高效地完成大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘工作。因此，在這樣的情況下，提出了將云計(jì)算技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相互結(jié)合的方法，可以有效解決這些問題，針對算法的性能瓶頸進(jìn)行改進(jìn)，使其更好的適應(yīng)當(dāng)前的云環(huán)境，具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

云計(jì)算是隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展而產(chǎn)生和發(fā)展起來的，是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算方式，能夠結(jié)合用戶的實(shí)際需求，對于服務(wù)器、存儲、軟件、服務(wù)和網(wǎng)絡(luò)等資源進(jìn)行動態(tài)分配，通過合理有效的設(shè)計(jì)和調(diào)整，使得資源的利用率達(dá)到最高。在云計(jì)算背景下，可以提供高效的并行化計(jì)算能力，從而提高數(shù)據(jù)挖掘的高效性和實(shí)用性，方便對于海量數(shù)據(jù)的處理。

這里主要針對MC-Apriori算法的并行化改進(jìn)進(jìn)行分析和探討。

2.1 并行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法

在不斷的發(fā)展過程中，相關(guān)研究人員提出了多種關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，但是從本質(zhì)上來說，都是在Apriori算法的基礎(chǔ)上，進(jìn)行改進(jìn)和創(chuàng)新，這些算法主要是針對原有算法中存在的問題的改進(jìn)，屬于一種串行算法。這些改進(jìn)后的算法雖然能夠提升算法的性能，但是在當(dāng)前大數(shù)據(jù)背景下，單機(jī)算法對于大數(shù)據(jù)的處理很有些力不從心，因此需要采用并行計(jì)算，對數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行改進(jìn)。描述如下：

設(shè)計(jì)算機(jī)集群中n臺計(jì)算機(jī)節(jié)點(diǎn)N1，N2…，Nn，相互之間只有網(wǎng)絡(luò)通信，則每個(gè)節(jié)點(diǎn)存放子事務(wù)數(shù)據(jù)庫Dk（1≤k≤n），包含TCk條業(yè)務(wù)，則總交替數(shù)據(jù)庫為

總事務(wù)條數(shù)為

關(guān)聯(lián)規(guī)則的并行化，主要可以分為兩種形式，即基于內(nèi)存共享和基于存儲共享。關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘模型如下：

基于并行計(jì)算理論，對現(xiàn)有的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進(jìn)行改進(jìn)，可以實(shí)行多種新的算法，這些算法的并行點(diǎn)多在候選集和頻繁集計(jì)算。主要包括以下幾種：

（1）CD算法：這種算法是對Apriori算法的簡單并行，主要是將事務(wù)數(shù)據(jù)庫分到n個(gè)節(jié)點(diǎn)，然后在單個(gè)節(jié)點(diǎn)，運(yùn)行Apriori算法，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的候選集支持度計(jì)算，最后，進(jìn)行全局同步以及共享計(jì)數(shù)。這種算法具有較高的并行性，但是數(shù)據(jù)的輸出和輸出成本高，沒有對內(nèi)存進(jìn)行有效利用。

（2）DD算法：DD算法是通過循環(huán)的方式，將候選集分配到多個(gè)節(jié)點(diǎn)，之后在單個(gè)節(jié)點(diǎn)上對候選集的支持度進(jìn)行計(jì)算，需要使用其他節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)集時(shí)，可以通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。因此，不需要全局同步候選集計(jì)數(shù)，但是，在實(shí)用性方面存在一定的不足，不僅網(wǎng)絡(luò)需求高，而且事物處理存在一定的冗余。

2.2 并行MC-Apriori算法

關(guān)聯(lián)規(guī)則并行化算法的核心，是將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)數(shù)據(jù)塊，然后掃描數(shù)據(jù)塊，挖掘其中存在的關(guān)聯(lián)規(guī)則。MC-Apriori算法可以實(shí)現(xiàn)并行化運(yùn)算，主要是在單機(jī)的情況下，結(jié)合計(jì)算項(xiàng)的個(gè)數(shù)，對1-頻繁集進(jìn)行計(jì)算，生成相應(yīng)的k-1-候選集，并通過對候選集的修剪，得到k頻繁集。在對候選集的支持度進(jìn)行計(jì)算的過程中，可以并行化處理，在多個(gè)節(jié)點(diǎn)對本地候選集的本地支持度進(jìn)行計(jì)數(shù)，之后合并成為全局候選集的支持度技術(shù)，并由此得出頻繁集。在并行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法中，數(shù)據(jù)劃分的方式不同，則算法的挖掘效率也存在很大的差異。有效的數(shù)據(jù)劃分，最好是讓一個(gè)頻繁項(xiàng)集對應(yīng)的事務(wù)處于最少的數(shù)據(jù)塊上，在MC-Apriori算法中，由于需要將事務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為矩陣，因此一個(gè)事務(wù)數(shù)據(jù)最好可以保存在單個(gè)數(shù)據(jù)塊中。

3 結(jié)束語

總而言之，在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)背景下，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法無法滿足海量數(shù)據(jù)的挖掘和處理要求，因此需要對其進(jìn)行改進(jìn)。本文針對現(xiàn)代云環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘算法的并行化進(jìn)行了分析和探討，希望能夠?yàn)橄嚓P(guān)數(shù)據(jù)挖掘算法的研究提供一定的參考。

參考文獻(xiàn)

[1]胡善杰.在云環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘算法的并行化研究[D].電子科技大學(xué)，2013.

[2]丁巖.基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)挖掘平臺架構(gòu)及其關(guān)鍵技術(shù)研究[J].中興通訊技術(shù)，2013，（1）：77-80.

作者簡介：張小軍（1980，1-），男，籍貫：河南，研究方向（從事的什么研究）云計(jì)算，數(shù)據(jù)挖掘，通信技術(shù)，職稱：講師。endprint

摘 要：在當(dāng)前信息化的時(shí)代背景下，數(shù)據(jù)和信息成為決定企業(yè)市場競爭力的關(guān)鍵措施，企業(yè)要想獲得良好的發(fā)展，必須從海量的數(shù)據(jù)中迅速找出有用信息，為自身的運(yùn)營和生產(chǎn)決策提供科學(xué)合理的服務(wù)。針對這種需求，數(shù)據(jù)挖掘?qū)W科應(yīng)運(yùn)而生，并且迅速發(fā)展，形成了一套較為完整的理論體系。而在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不斷發(fā)展的推動下，數(shù)據(jù)挖掘算法有了新的變化，需要相關(guān)科研人員的重視。文章結(jié)合現(xiàn)代云環(huán)境下，數(shù)據(jù)挖掘算法的并行化措施進(jìn)行了分析和探討，以提高數(shù)據(jù)挖掘工作的效率和質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：現(xiàn)代云環(huán)境；數(shù)據(jù)挖掘算法；并行化

1 數(shù)據(jù)挖掘算法概述

數(shù)據(jù)挖掘，又稱知識發(fā)現(xiàn)，是計(jì)算機(jī)科學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)交叉點(diǎn)，主要是指從不同的角度，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和整理，從海量的數(shù)據(jù)中總結(jié)出有用信息。換言之，就是從大量繁雜模糊的數(shù)據(jù)中，提取出有效信息的過程。從某種程度上講，數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆谝环N企業(yè)數(shù)據(jù)處理技術(shù)，通過對企業(yè)在商業(yè)活動中產(chǎn)生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換以及分析和模型化處理，提取出關(guān)鍵性的數(shù)據(jù)信息，為企業(yè)經(jīng)營管理決策的制定提供科學(xué)的參考依據(jù)。

從目前的發(fā)展情況看，數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)容可以分為以下幾個(gè)方面：

1.1 分類分析

分類分析，是指對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分類處理，為數(shù)據(jù)信息的區(qū)分和處理提供便利，從而實(shí)現(xiàn)對未知數(shù)據(jù)類型的預(yù)測。分類的主要概念在于訓(xùn)練集，可以結(jié)合特定的數(shù)據(jù)模型，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。當(dāng)前應(yīng)用最為廣泛的數(shù)據(jù)分類模型是樸素貝葉斯模型和決策樹模型。

1.2 關(guān)聯(lián)分析

在關(guān)聯(lián)分析中，主要是利用數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)聯(lián)，結(jié)合已知數(shù)據(jù)對未知數(shù)據(jù)或者模糊數(shù)據(jù)進(jìn)行推導(dǎo)和預(yù)測。在關(guān)聯(lián)分析中，應(yīng)用最多的是Apriori算法，在對關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行研究時(shí)，通常也是在該算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行修改和擴(kuò)展。但是，Apriori算法在對支持度進(jìn)行計(jì)算時(shí)，需要對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行多次全面掃描，生成的候選集存在較多的冗雜項(xiàng)，因此存在一定的性能瓶頸，需要進(jìn)行改進(jìn)和解決。

1.3 聚類分析

聚類分析是一種具有良好實(shí)用性的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以對無規(guī)律的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析，并從數(shù)據(jù)中找出有用的信息，在市場分析、信息檢索、衛(wèi)生醫(yī)療等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。聚類分析，實(shí)際上是通過觀察以及非示例性的學(xué)習(xí)，完成對于數(shù)據(jù)對象的分類，以K-means算法為常用算法，但是該算法同樣存在一定的性能瓶頸，K值的準(zhǔn)確性受使用者自身知識水平的英系那個(gè)，可能造成算法性能的不穩(wěn)定或者聚類結(jié)果的偏差，因此在利用時(shí)需要格外注意。

2 云環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘算法的并行化

在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)時(shí)代，面對海量的數(shù)據(jù)處理問題，絕大部分傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法其實(shí)都存在一定的性能瓶頸，很難準(zhǔn)確高效地完成大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘工作。因此，在這樣的情況下，提出了將云計(jì)算技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相互結(jié)合的方法，可以有效解決這些問題，針對算法的性能瓶頸進(jìn)行改進(jìn)，使其更好的適應(yīng)當(dāng)前的云環(huán)境，具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

云計(jì)算是隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展而產(chǎn)生和發(fā)展起來的，是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算方式，能夠結(jié)合用戶的實(shí)際需求，對于服務(wù)器、存儲、軟件、服務(wù)和網(wǎng)絡(luò)等資源進(jìn)行動態(tài)分配，通過合理有效的設(shè)計(jì)和調(diào)整，使得資源的利用率達(dá)到最高。在云計(jì)算背景下，可以提供高效的并行化計(jì)算能力，從而提高數(shù)據(jù)挖掘的高效性和實(shí)用性，方便對于海量數(shù)據(jù)的處理。

這里主要針對MC-Apriori算法的并行化改進(jìn)進(jìn)行分析和探討。

2.1 并行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法

在不斷的發(fā)展過程中，相關(guān)研究人員提出了多種關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，但是從本質(zhì)上來說，都是在Apriori算法的基礎(chǔ)上，進(jìn)行改進(jìn)和創(chuàng)新，這些算法主要是針對原有算法中存在的問題的改進(jìn)，屬于一種串行算法。這些改進(jìn)后的算法雖然能夠提升算法的性能，但是在當(dāng)前大數(shù)據(jù)背景下，單機(jī)算法對于大數(shù)據(jù)的處理很有些力不從心，因此需要采用并行計(jì)算，對數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行改進(jìn)。描述如下：

設(shè)計(jì)算機(jī)集群中n臺計(jì)算機(jī)節(jié)點(diǎn)N1，N2…，Nn，相互之間只有網(wǎng)絡(luò)通信，則每個(gè)節(jié)點(diǎn)存放子事務(wù)數(shù)據(jù)庫Dk（1≤k≤n），包含TCk條業(yè)務(wù)，則總交替數(shù)據(jù)庫為

總事務(wù)條數(shù)為

關(guān)聯(lián)規(guī)則的并行化，主要可以分為兩種形式，即基于內(nèi)存共享和基于存儲共享。關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘模型如下：

基于并行計(jì)算理論，對現(xiàn)有的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進(jìn)行改進(jìn)，可以實(shí)行多種新的算法，這些算法的并行點(diǎn)多在候選集和頻繁集計(jì)算。主要包括以下幾種：

（1）CD算法：這種算法是對Apriori算法的簡單并行，主要是將事務(wù)數(shù)據(jù)庫分到n個(gè)節(jié)點(diǎn)，然后在單個(gè)節(jié)點(diǎn)，運(yùn)行Apriori算法，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的候選集支持度計(jì)算，最后，進(jìn)行全局同步以及共享計(jì)數(shù)。這種算法具有較高的并行性，但是數(shù)據(jù)的輸出和輸出成本高，沒有對內(nèi)存進(jìn)行有效利用。

（2）DD算法：DD算法是通過循環(huán)的方式，將候選集分配到多個(gè)節(jié)點(diǎn)，之后在單個(gè)節(jié)點(diǎn)上對候選集的支持度進(jìn)行計(jì)算，需要使用其他節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)集時(shí)，可以通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。因此，不需要全局同步候選集計(jì)數(shù)，但是，在實(shí)用性方面存在一定的不足，不僅網(wǎng)絡(luò)需求高，而且事物處理存在一定的冗余。

2.2 并行MC-Apriori算法

關(guān)聯(lián)規(guī)則并行化算法的核心，是將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)數(shù)據(jù)塊，然后掃描數(shù)據(jù)塊，挖掘其中存在的關(guān)聯(lián)規(guī)則。MC-Apriori算法可以實(shí)現(xiàn)并行化運(yùn)算，主要是在單機(jī)的情況下，結(jié)合計(jì)算項(xiàng)的個(gè)數(shù)，對1-頻繁集進(jìn)行計(jì)算，生成相應(yīng)的k-1-候選集，并通過對候選集的修剪，得到k頻繁集。在對候選集的支持度進(jìn)行計(jì)算的過程中，可以并行化處理，在多個(gè)節(jié)點(diǎn)對本地候選集的本地支持度進(jìn)行計(jì)數(shù)，之后合并成為全局候選集的支持度技術(shù)，并由此得出頻繁集。在并行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法中，數(shù)據(jù)劃分的方式不同，則算法的挖掘效率也存在很大的差異。有效的數(shù)據(jù)劃分，最好是讓一個(gè)頻繁項(xiàng)集對應(yīng)的事務(wù)處于最少的數(shù)據(jù)塊上，在MC-Apriori算法中，由于需要將事務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為矩陣，因此一個(gè)事務(wù)數(shù)據(jù)最好可以保存在單個(gè)數(shù)據(jù)塊中。

3 結(jié)束語

總而言之，在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)背景下，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法無法滿足海量數(shù)據(jù)的挖掘和處理要求，因此需要對其進(jìn)行改進(jìn)。本文針對現(xiàn)代云環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘算法的并行化進(jìn)行了分析和探討，希望能夠?yàn)橄嚓P(guān)數(shù)據(jù)挖掘算法的研究提供一定的參考。

參考文獻(xiàn)

[1]胡善杰.在云環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘算法的并行化研究[D].電子科技大學(xué)，2013.

[2]丁巖.基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)挖掘平臺架構(gòu)及其關(guān)鍵技術(shù)研究[J].中興通訊技術(shù)，2013，（1）：77-80.

作者簡介：張小軍（1980，1-），男，籍貫：河南，研究方向（從事的什么研究）云計(jì)算，數(shù)據(jù)挖掘，通信技術(shù)，職稱：講師。endprint

摘 要：在當(dāng)前信息化的時(shí)代背景下，數(shù)據(jù)和信息成為決定企業(yè)市場競爭力的關(guān)鍵措施，企業(yè)要想獲得良好的發(fā)展，必須從海量的數(shù)據(jù)中迅速找出有用信息，為自身的運(yùn)營和生產(chǎn)決策提供科學(xué)合理的服務(wù)。針對這種需求，數(shù)據(jù)挖掘?qū)W科應(yīng)運(yùn)而生，并且迅速發(fā)展，形成了一套較為完整的理論體系。而在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不斷發(fā)展的推動下，數(shù)據(jù)挖掘算法有了新的變化，需要相關(guān)科研人員的重視。文章結(jié)合現(xiàn)代云環(huán)境下，數(shù)據(jù)挖掘算法的并行化措施進(jìn)行了分析和探討，以提高數(shù)據(jù)挖掘工作的效率和質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：現(xiàn)代云環(huán)境；數(shù)據(jù)挖掘算法；并行化

1 數(shù)據(jù)挖掘算法概述

數(shù)據(jù)挖掘，又稱知識發(fā)現(xiàn)，是計(jì)算機(jī)科學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)交叉點(diǎn)，主要是指從不同的角度，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和整理，從海量的數(shù)據(jù)中總結(jié)出有用信息。換言之，就是從大量繁雜模糊的數(shù)據(jù)中，提取出有效信息的過程。從某種程度上講，數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆谝环N企業(yè)數(shù)據(jù)處理技術(shù)，通過對企業(yè)在商業(yè)活動中產(chǎn)生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換以及分析和模型化處理，提取出關(guān)鍵性的數(shù)據(jù)信息，為企業(yè)經(jīng)營管理決策的制定提供科學(xué)的參考依據(jù)。

從目前的發(fā)展情況看，數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)容可以分為以下幾個(gè)方面：

1.1 分類分析

分類分析，是指對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分類處理，為數(shù)據(jù)信息的區(qū)分和處理提供便利，從而實(shí)現(xiàn)對未知數(shù)據(jù)類型的預(yù)測。分類的主要概念在于訓(xùn)練集，可以結(jié)合特定的數(shù)據(jù)模型，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。當(dāng)前應(yīng)用最為廣泛的數(shù)據(jù)分類模型是樸素貝葉斯模型和決策樹模型。

1.2 關(guān)聯(lián)分析

在關(guān)聯(lián)分析中，主要是利用數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)聯(lián)，結(jié)合已知數(shù)據(jù)對未知數(shù)據(jù)或者模糊數(shù)據(jù)進(jìn)行推導(dǎo)和預(yù)測。在關(guān)聯(lián)分析中，應(yīng)用最多的是Apriori算法，在對關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行研究時(shí)，通常也是在該算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行修改和擴(kuò)展。但是，Apriori算法在對支持度進(jìn)行計(jì)算時(shí)，需要對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行多次全面掃描，生成的候選集存在較多的冗雜項(xiàng)，因此存在一定的性能瓶頸，需要進(jìn)行改進(jìn)和解決。

1.3 聚類分析

聚類分析是一種具有良好實(shí)用性的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以對無規(guī)律的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析，并從數(shù)據(jù)中找出有用的信息，在市場分析、信息檢索、衛(wèi)生醫(yī)療等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。聚類分析，實(shí)際上是通過觀察以及非示例性的學(xué)習(xí)，完成對于數(shù)據(jù)對象的分類，以K-means算法為常用算法，但是該算法同樣存在一定的性能瓶頸，K值的準(zhǔn)確性受使用者自身知識水平的英系那個(gè)，可能造成算法性能的不穩(wěn)定或者聚類結(jié)果的偏差，因此在利用時(shí)需要格外注意。

2 云環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘算法的并行化

在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)時(shí)代，面對海量的數(shù)據(jù)處理問題，絕大部分傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法其實(shí)都存在一定的性能瓶頸，很難準(zhǔn)確高效地完成大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘工作。因此，在這樣的情況下，提出了將云計(jì)算技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相互結(jié)合的方法，可以有效解決這些問題，針對算法的性能瓶頸進(jìn)行改進(jìn)，使其更好的適應(yīng)當(dāng)前的云環(huán)境，具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

云計(jì)算是隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展而產(chǎn)生和發(fā)展起來的，是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算方式，能夠結(jié)合用戶的實(shí)際需求，對于服務(wù)器、存儲、軟件、服務(wù)和網(wǎng)絡(luò)等資源進(jìn)行動態(tài)分配，通過合理有效的設(shè)計(jì)和調(diào)整，使得資源的利用率達(dá)到最高。在云計(jì)算背景下，可以提供高效的并行化計(jì)算能力，從而提高數(shù)據(jù)挖掘的高效性和實(shí)用性，方便對于海量數(shù)據(jù)的處理。

這里主要針對MC-Apriori算法的并行化改進(jìn)進(jìn)行分析和探討。

2.1 并行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法

在不斷的發(fā)展過程中，相關(guān)研究人員提出了多種關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，但是從本質(zhì)上來說，都是在Apriori算法的基礎(chǔ)上，進(jìn)行改進(jìn)和創(chuàng)新，這些算法主要是針對原有算法中存在的問題的改進(jìn)，屬于一種串行算法。這些改進(jìn)后的算法雖然能夠提升算法的性能，但是在當(dāng)前大數(shù)據(jù)背景下，單機(jī)算法對于大數(shù)據(jù)的處理很有些力不從心，因此需要采用并行計(jì)算，對數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行改進(jìn)。描述如下：

設(shè)計(jì)算機(jī)集群中n臺計(jì)算機(jī)節(jié)點(diǎn)N1，N2…，Nn，相互之間只有網(wǎng)絡(luò)通信，則每個(gè)節(jié)點(diǎn)存放子事務(wù)數(shù)據(jù)庫Dk（1≤k≤n），包含TCk條業(yè)務(wù)，則總交替數(shù)據(jù)庫為

總事務(wù)條數(shù)為

關(guān)聯(lián)規(guī)則的并行化，主要可以分為兩種形式，即基于內(nèi)存共享和基于存儲共享。關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘模型如下：

基于并行計(jì)算理論，對現(xiàn)有的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進(jìn)行改進(jìn)，可以實(shí)行多種新的算法，這些算法的并行點(diǎn)多在候選集和頻繁集計(jì)算。主要包括以下幾種：

（1）CD算法：這種算法是對Apriori算法的簡單并行，主要是將事務(wù)數(shù)據(jù)庫分到n個(gè)節(jié)點(diǎn)，然后在單個(gè)節(jié)點(diǎn)，運(yùn)行Apriori算法，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的候選集支持度計(jì)算，最后，進(jìn)行全局同步以及共享計(jì)數(shù)。這種算法具有較高的并行性，但是數(shù)據(jù)的輸出和輸出成本高，沒有對內(nèi)存進(jìn)行有效利用。

（2）DD算法：DD算法是通過循環(huán)的方式，將候選集分配到多個(gè)節(jié)點(diǎn)，之后在單個(gè)節(jié)點(diǎn)上對候選集的支持度進(jìn)行計(jì)算，需要使用其他節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)集時(shí)，可以通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。因此，不需要全局同步候選集計(jì)數(shù)，但是，在實(shí)用性方面存在一定的不足，不僅網(wǎng)絡(luò)需求高，而且事物處理存在一定的冗余。

2.2 并行MC-Apriori算法

關(guān)聯(lián)規(guī)則并行化算法的核心，是將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)數(shù)據(jù)塊，然后掃描數(shù)據(jù)塊，挖掘其中存在的關(guān)聯(lián)規(guī)則。MC-Apriori算法可以實(shí)現(xiàn)并行化運(yùn)算，主要是在單機(jī)的情況下，結(jié)合計(jì)算項(xiàng)的個(gè)數(shù)，對1-頻繁集進(jìn)行計(jì)算，生成相應(yīng)的k-1-候選集，并通過對候選集的修剪，得到k頻繁集。在對候選集的支持度進(jìn)行計(jì)算的過程中，可以并行化處理，在多個(gè)節(jié)點(diǎn)對本地候選集的本地支持度進(jìn)行計(jì)數(shù)，之后合并成為全局候選集的支持度技術(shù)，并由此得出頻繁集。在并行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法中，數(shù)據(jù)劃分的方式不同，則算法的挖掘效率也存在很大的差異。有效的數(shù)據(jù)劃分，最好是讓一個(gè)頻繁項(xiàng)集對應(yīng)的事務(wù)處于最少的數(shù)據(jù)塊上，在MC-Apriori算法中，由于需要將事務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為矩陣，因此一個(gè)事務(wù)數(shù)據(jù)最好可以保存在單個(gè)數(shù)據(jù)塊中。

3 結(jié)束語

總而言之，在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)背景下，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法無法滿足海量數(shù)據(jù)的挖掘和處理要求，因此需要對其進(jìn)行改進(jìn)。本文針對現(xiàn)代云環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘算法的并行化進(jìn)行了分析和探討，希望能夠?yàn)橄嚓P(guān)數(shù)據(jù)挖掘算法的研究提供一定的參考。

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作者簡介：張小軍（1980，1-），男，籍貫：河南，研究方向（從事的什么研究）云計(jì)算，數(shù)據(jù)挖掘，通信技術(shù)，職稱：講師。endprint