云计算资源池异常模式挖掘：基于i-Eclat的算法

"这篇论文探讨了在云计算环境中，如何通过改进Eclat算法来有效地挖掘资源池节点的异常模式。作者提出了一种名为i-Eclat的关联规则算法，该算法针对计算资源池、存储资源池和网络资源池的数据特征，对节点状态信息进行预处理，旨在发现节点参数状态之间的关联关系，如高位—高位和低位—低位模式。i-Eclat算法通过数据格式转换、非频繁2-项集的构建以及限制冗余属性连接来优化计算性能。实验结果显示，这种方法能有效揭示云计算资源池节点间的隐藏关系，并且在处理大规模数据集时，相比传统算法表现更优。" 论文的核心内容集中在以下几个方面： 1. **资源池节点异常模式挖掘**：在云计算环境中，资源池的正常运行是服务质量的关键。通过挖掘节点的异常模式，可以及时诊断和解决潜在问题，确保系统的稳定性和效率。 2. **关联规则算法**：关联规则是一种数据挖掘技术，用于发现数据集中的项集之间的频繁模式。在本研究中，它被用来分析资源池节点状态信息，找出不同参数状态之间的关联性。 3. **i-Eclat算法**：i-Eclat是对经典Eclat算法的改进，Eclat算法是一种基于垂直数据格式的频繁项集挖掘算法。i-Eclat引入了限制属性连接的策略，减少了连接次数，并通过信息存储结构体避免冗余，从而提高了算法的效率。 4. **数据预处理**：在应用i-Eclat算法之前，首先对资源池节点的状态数据进行预处理，这可能包括数据清洗、标准化、异常值处理等步骤，以便更好地适应算法需求。 5. **性能比较**：通过实验验证，i-Eclat算法相比于经典关联规则算法在处理大数据集时具有更好的计算性能，这使得它更适合于云计算环境中的大规模数据挖掘任务。 6. **应用领域**：该方法适用于云计算资源池的监控和管理，能够帮助系统管理员快速定位和解决资源池中的异常问题，提高整体系统的可用性和可靠性。 论文的研究成果不仅为云计算环境中的资源管理提供了新的工具，也为关联规则算法的优化和应用提供了参考。通过这种方式，可以深入理解资源池节点之间的复杂交互，有助于提升整个云计算平台的运营效率。