分布式大项集挖掘DDCP算法：并行处理与高效挖掘

本文主要探讨的是分布式数据挖掘计算过程中的DDCP算法（Distributed Data Mining Calculating Process），该算法发表于2003年的电子科技大学学报第32卷第1期。作者方英武、张广鹏、吴德伟、黄玉美、赵修斌和王轶分别来自西安理工大学机械与精密仪器工程学院和空军工程大学电讯工程学院，他们提出了一种针对大规模事务数据库的并行和分布式处理框架。 DDCP算法的核心思想是针对关联规则挖掘过程中生成大项集的问题，通过将大数据集有效地进行分片，实现数据的分布或并行处理。这种方法显著减少了节点间的通信数据量，从而提高了计算效率。算法设计上考虑到了数据库中的数据倾斜问题，通过随机分配交易任务来缓解数据不均衡，确保了在分布式或并行环境中挖掘过程的公平性和效率。 文章的关键点包括以下几个方面： 1. **数据挖掘背景**：在大规模事务数据库背景下，传统的数据挖掘算法可能无法处理海量数据，因此提出了DDCP算法以应对这一挑战。 2. **算法设计**：算法利用数据分片技术，结合并行处理，能够同时发挥分布式系统的优势，如资源利用率高和计算速度快。 3. **处理策略**：通过随机分配交易任务，算法能够动态地平衡负载，减少数据倾斜带来的影响，确保数据挖掘的公平性。 4. **算法验证**：文章通过实例展示了DDCP算法的正确性和可行性，证明了它能够在分布式或并行环境下实现高效的数据挖掘，对于提升大数据处理能力具有实际应用价值。 5. **关键词**：论文的关键词包括数据挖掘、关联规则、大项集和数据库，这些都是研究的核心概念，表明了文章的技术领域和重点。 6. **学术定位**：该研究属于自然科学领域的计算机科学与技术，特别是数据管理与挖掘部分，对分布式计算和大数据处理有重要意义。 DDCP算法是一种针对大规模数据集的分布式数据挖掘解决方案，它通过优化数据分片和通信机制，有效解决了数据挖掘中的性能瓶颈问题，对于提高大数据分析的效率和可扩展性具有重要的理论和实践意义。