基于压缩数据库的高效数据挖掘算法探索

随着科技的飞速发展，大数据时代的到来使得各行各业积累了海量的数据，尤其是在科学与统计领域，这些数据包含了实验结果、地理信息、人口普查等多类型的信息，且数据量庞大且相对稳定，传统的数据库技术在处理这类静态、稀疏、聚集和重复性强的数据时，面临着巨大的I/O传输挑战。为了降低查询、计算和分析的复杂性，提高效率，压缩数据库成为了研究热点。 本文主要探讨了在压缩数据库环境下进行高效数据挖掘的技术。首先，针对科学与统计数据库的特点，作者提出了一种创新的基于Block的数据库压缩算法。该算法理论分析了其压缩比，相较于其他算法，显示出在减少存储空间需求方面的优势，特别是在科学与统计数据的压缩上表现突出。 在关联规则挖掘方面，文章引入了名为CAPriori的算法，这是专为基于Block压缩方法的数据库设计的挖掘策略。与经典的Apriori算法相比，CAPriori在运行时间上有所优化，实验证明了在压缩后的数据集上，它能提供更好的性能。 针对聚类挖掘，本文提出了C-kmeans算法，这是一种针对压缩数据库的改进版K-means算法。由于原始K-means算法的运行时间与数据记录数量成正比，而C-kmeans则通过直接操作压缩数据，避免了I/O传输的瓶颈，显著减少了计算时间。 针对频繁模式挖掘在事务数据库中遇到的性能瓶颈，尤其是大量tidset交集运算导致的外存读写频繁问题，作者提出了CONVTV压缩算法。该算法通过采用两种不同的垂直数据格式存储，显著提高了数据压缩率，减轻了中间结果处理的负担。 本文的研究工作集中在提升在压缩数据库环境下数据挖掘的效率和性能，包括压缩算法的设计、关联规则和聚类挖掘算法的优化，以及针对特定场景（如事务数据库）的定制解决方案。这些研究成果对于大规模数据管理及分析具有实际意义，为后续的数据库技术和数据挖掘领域的研究提供了有价值的方向。