云服务驱动的分布式数据挖掘引擎研究

本文主要探讨了"面向服务的云数据挖掘引擎的研究"这一主题，发表于2012年的《计算机科学与技术前沿》期刊，编译码为ISSN1673-9418/CODENJKYTA8。作者余永红、向晓军和高阳来自南京大学计算机软件新技术国家重点实验室和南京邮电大学通达学院，他们的研究关注的是如何解决数据挖掘算法在处理海量数据时面临的扩展性问题。 随着大数据时代的到来，商业和科研领域的知识发现需求日益增长，且应用场景各异，对数据挖掘系统的灵活性和可定制性提出了更高要求。传统的数据挖掘框架在处理大规模数据时，往往受限于其扩展性和适应性。为克服这一挑战，研究者提出了一个创新的解决方案——CloudDM（云数据挖掘引擎），这是一种基于云计算平台Hadoop的服务导向架构。 CloudDM区别于传统的基于网格的分布式数据挖掘框架，它利用云计算的强大处理能力，通过服务化的方式，使得用户能够以松耦合、可扩展的方式设计和运行各种类型的数据挖掘应用。该引擎的关键组成部分包括服务接口设计、任务调度、数据管理和分布式计算模块，这些组件协同工作，确保了在云环境中高效、灵活地执行数据挖掘任务。 面向服务的体系结构允许用户根据实际需求选择和组合不同的数据挖掘算法，从而实现定制化的知识发现过程。同时，CloudDM通过抽象和封装底层的计算资源，降低了开发者的复杂度，提高了开发效率。此外，文章还提到了如何通过服务质量管理、容错机制以及数据安全策略来确保在云环境下的数据挖掘过程稳定和可靠。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种基于云服务的数据挖掘引擎架构，旨在解决海量数据挖掘中的扩展性问题，并通过实践证明了其在满足多样化需求和优化资源利用方面的有效性。这对于推动数据挖掘技术在云计算时代的发展具有重要意义。