分布式并行CILP算法研究：基于C3模型与元学习技术

"这篇论文探讨了分布式并行约束归纳逻辑程序设计在关系数据挖掘中的应用。作者提出了一种结合C3模型、元学习技术以及主从式静态负载平衡策略的分布式并行CILP算法，并基于COW机群结构实现了相应的原型系统。实验结果证明，该算法具有高效性，能够实现良好的负载平衡，获得较高的加速比和并行效率。" 在关系数据挖掘领域，约束归纳逻辑程序设计（CILP）是一种关键的技术。CILP通过逻辑编程和约束解决来发现数据之间的规律和模式，从而帮助分析大量关系数据。然而，随着数据量的增长，CILP系统面临效率问题。为了解决这一问题，论文提出了一个创新的解决方案。 首先，C3模型被引入到分布式并行CILP算法中。C3模型是一种用于处理复杂约束问题的模型，它允许程序的各个部分并行执行，以提高计算效率。通过利用C3模型，算法可以更有效地处理大量并发的约束解决任务。 其次，元学习技术的应用使得系统能够从过去的经验中学习，优化算法的性能。元学习是一种机器学习的方法，它允许系统在处理新任务时利用以前的学习成果，从而更快地适应和调整算法参数。 再者，主从式静态负载平衡策略是另一个关键的优化措施。在这种策略下，主节点负责分配任务给从属节点，确保工作负载在各个节点间均匀分布，以最大化并行效率。静态负载平衡意味着在任务开始前就进行了负载的预测和分配，减少了动态调整带来的开销。 最后，论文的贡献还包括了一个基于COW（Cluster of Workstations，工作站集群）架构的分布式并行CILP原型系统。COW架构是一种经济高效的方式，将多台普通工作站在物理上连接起来，共享计算资源，形成一个强大的并行计算平台。该原型系统的实现验证了提出的算法在实际环境中的有效性。 实验结果表明，所提出的分布式并行CILP算法在提高系统效率方面取得了显著成效。它能够实现良好的负载平衡，这意味着所有计算资源得到了充分利用，没有节点过度负载或闲置。同时，算法的加速比和并行效率高，意味着随着节点数量的增加，系统的处理速度呈比例提升，显示出并行计算的优势。 这篇论文为关系数据挖掘提供了一个新的工具，通过分布式并行化提升了CILP的性能，对于处理大规模数据挖掘任务具有重要的实践意义。这一方法也为其他需要高效并行计算的领域提供了有价值的参考。