云环境中的并行数据挖掘算法研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了云环境下的数据挖掘算法的并行化研究，由电子科技大学的胡善杰撰写，指导教师为文军副教授，属于计算机应用技术专业。论文详细研究了如何在云计算环境下优化和并行化数据挖掘算法，以提高处理大规模数据的效率。" 在当前大数据时代，云环境成为了存储和处理海量数据的重要平台。数据挖掘作为从大量数据中发现有价值信息的关键技术，面临着如何有效利用云环境资源的挑战。这篇论文的核心内容可能涉及以下几个方面： 1. **并行计算基础**：介绍并行计算的基本概念，包括并行计算模型（如共享内存和分布式内存模型），以及并行计算的优势，如提高计算速度和解决大规模问题的能力。 2. **云环境概述**：阐述云计算的基本架构，包括IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和SaaS（软件即服务），以及云环境提供的弹性扩展性和资源共享特性。 3. **数据挖掘算法**：讨论经典的数据挖掘算法，如聚类、分类、关联规则学习等，并分析它们在单机环境中的运行机制。 4. **并行化策略**：探讨如何将这些传统数据挖掘算法转化为并行版本，可能涉及任务分解、数据划分、并行化通信和同步机制的设计。 5. **并行性能优化**：研究如何通过负载均衡、通信优化、缓存策略等方式提升并行算法的执行效率。 6. **实验设计与结果分析**：可能包含了在真实云环境中实施并行数据挖掘算法的实验，对比并行化前后的性能提升，以及对不同规模数据的适应性。 7. **挑战与未来方向**：讨论并行数据挖掘在云环境中面临的问题，如数据安全、隐私保护、资源调度等问题，并提出可能的研究方向和解决方案。 这篇论文对于理解如何在云环境中高效地执行数据挖掘任务具有重要的理论和实践价值，对于开发和优化云数据挖掘系统提供了理论支持和实证依据。其独创性声明和论文使用授权部分，表明作者对论文的原创性和版权进行了确认，同意学校进行适当的使用和传播。