基于Weka4WS的网格环境下的分布式聚类算法优化

该篇论文深入探讨了在网格环境下利用Weka4WS进行分布式数据挖掘的创新方法。Weka4WS是一种基于Web服务运行远程数据挖掘和管理分布式计算的技术平台，它支持分布式的数据挖掘任务，通过集成WSRF（Web Services Remote Procedure Call）技术，使得数据挖掘能够在网络环境中高效运作。 论文的核心内容是提出了一种新的分布式聚类算法，该算法被巧妙地融入到Weka4WS框架中。作者利用Weka Library这一强大的数据挖掘工具库，实现了分布式算法的执行。在这个过程中，他们引入了距离代价和混合概率的概念，旨在提高聚类的精度和效率。这种融合网格技术与Web服务的策略，构建了一个面向服务的分布式数据挖掘体系，其底层环境依赖于开源的Weka库，为大规模数据处理提供了坚实的基础。 作者团队，包括郑世明博士、徐顺福副教授、宋自林教授以及苗壮博士，他们的研究领域涵盖了数据挖掘、网格技术和语义Web等多个方面。他们在论文中展示了基于Weka4WS的分布式聚类算法的实际应用和有效性，通过实验验证了算法的可靠性和整个体系结构的可行性。 关键词如"网格"、"分布式"、"聚类"和"数据挖掘"突出了论文的重点，表明了研究工作是如何结合现代信息技术在复杂网络环境中优化数据处理流程的。该论文不仅提供了一种新的分布式聚类方法，还对网格环境下如何有效地利用Web服务技术进行了深入探索，对于推动数据挖掘技术在分布式计算中的实际应用具有重要的理论和实践价值。