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网格数据挖掘:体系结构、算法与服务部署
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更新于2024-07-02
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本文档深入探讨了"人工智能-数据挖掘-网格数据挖掘技术研究"这一主题,主要涵盖了以下几个关键部分: 1. 章节概述: - 章节2.5介绍了网格数据挖掘的几个核心环节,包括生命周期管理、服务发现与服务数据以及通知机制。这些部分着重于网格环境下的数据管理和通信。 2. 网格数据挖掘技术: - 第三章详细讨论了知识网格的概念,其体系结构以及基于知识网格的数据挖掘方法。随后,作者重点介绍了GridMiner网格数据挖掘系统,阐述了其体系结构和数据挖掘过程,同时指出了现有技术的不足。 3. 网格数据挖掘体系结构设计: - 四章主要探讨了对网格数据挖掘的需求分析,本体理论在数据挖掘中的应用,以及关键技术如Globus中间件系统、网格数据库管理和XML技术。设计上,文档强调了用户接口、数据挖掘引擎、服务发现与合成、数据集成等组件,以及整体流程的设计及其优点。 4. 服务部署实践: - 在第五章,作者通过实验环境展示了如何在网格平台上部署基于Apriori的关联规则算法服务,涉及源代码目录结构创建、接口文件定义、WSDL和WSDD文件生成,以及服务的编译和部署。 5. 总结与展望: - 最后,文档总结了研究工作,展望了网格数据挖掘技术的未来发展方向,同时也列出了参考文献、成果目录和致谢。 本文旨在探索如何利用网格技术的优势,改进数据挖掘过程,使之能在分布式环境下高效运作,并提供了具体的技术实施步骤和体系结构设计。这种结合为解决大规模、复杂的数据分析问题提供了新的可能性。
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一种面向分布式知识发现的知识网格框架以实现在分布式环境中并行地处理数据、发
现知识,并对此框架进行了模拟开发实现
[4]
。
以上都是基于知识网格的研究,国内其他的网格数据挖掘项目还有:
(1) Vega Grid(织女星网格)
[7]
中科院计算所正在进行的织女星网格计算项目试图提供一个网格中间件,以实现
在其基础设施之上的各类应用,包括数据挖掘应用。与国内外其它网格研究项目相比,
织女星网格项目的最大特点是其“服务网格”的概念。但是从平台层面上看,它与
Globus 项目有一致的目标,存在竞争关系。
(2) FGSM:一种支持网格服务挖掘的软件架构
[11-13]
为了使网格用户能方便、快捷和有效地使用网格服务,四川大学卢暾博士于 2005
年提出了一种基于 OGSA、利用智能 agent 协作和软件重用技术的新型计算范例——
网格服务挖掘(GSM),以及适应这种计算范例的软件构架——FGSM。智能 agent 首
先分析理解用户的服务需求,然后从网格服务资源中查询、识别可用的网格服务,进
而组装、链接它们,最后形成满足用户需求的新型的服务。
虽然目前已有许多有关异构结点的分布式数据挖掘算法和系统,但太高的通信与
计算开销限制了系统对海量数据的处理能力。因此,设计扩展性较好的异构分布式环
境下的网格数据挖掘系统显得十分重要。
网格的数据挖掘有两个大的竞争方向
[7]
,一个是网格环境之上的数据挖掘运算,
如基于 Globus 的数据挖掘实现方案;另外一个就是数据挖掘专用网格系统,它强调
的是轻量级和专用化,并通过扩张的方式实现网格资源的扩大。前者的优势是对于网
格基础设施不用太多考虑,但是必须首先运行一个很庞大的网格数据挖掘;后者的优
势是由于可以不用大规模地安装一些网格基础设施,可能易于实现在非高端设备上的
数据挖掘网格应用。考虑到互联网上的大部分计算机是 PC,而不是强大的服务器,
所以预计后者的发展速度可能快于前者的发展,最终的影响面也会大于前者。但是,
如果要实现即插即用的网格数据挖掘应用,那么基础设施很重要,估计前者可以更容
易达到这一目标。
二者一方面是竞争关系,一方面又是融合关系。二者可能并行发展,互相渗透,
并且共存发展。最终互联网上的数据挖掘网格将会是一个通用网格平台上的数据挖掘
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应用和专用数据挖掘网格应用的复合体。
1.3 主要研究内容
本课题的主要工作是在对现有的网格和数据挖掘技术研究的基础上,设计一种以
本体、数据挖掘引擎、数据集成、服务发现与合成以及知识库为技术核心的基于 Web
服务的网格数据挖掘体系结构模型,并将数据挖掘服务打包成网格服务进行部署,以
更好的进行网格环境下的资源共享、服务协作以及知识发现,使分布式数据挖掘算法
更好地应用于网格环境中。具体从下面几个方面入手:
1) 在深入研究了 OGSA 面向服务的开放式网格服务体系结构的基础上,详细比较
了 OGSI 和 WSRF 两种基础架构的优缺点,并介绍了网格服务的整个生命周期。
2) 通过探讨目前具 有 代 表 性 的 两 种 网 格 数 据 挖 掘 体 系 结 构 ——知识网格和
GridMiner 及其知识发现过程,分析了现有的网格分布式数据挖掘技术。
3) 在分析现有网格数据挖掘体系结构不足的基础上建立了新型的分布式数据挖掘
体系结构模型,重点介绍了该体系结构中的本体设计、各模块的主要功能接口,
以及各模块间的关系。
4) 详细介绍了新型网格数据挖掘体系结构环境下的分布式数据挖掘过程。实现了
分布式数据挖掘算法服务在网格上的部署。
1.4 本文组织结构
本文的组织结构如下:
第一章介绍了本课题的研究背景、内容和国内外研究现状;第二章介绍了网格的
基本概念和网格的基础平台 GT4;第三章详细研究了网格数据挖掘技术,重点讨论了
具有代表性的知识网格和 GridMiner 两种网格数据挖掘体系结构,并指出了它们的不
足;第四章和第五章是本文的核心部分,设计了新型的网格数据挖掘体系结构和该网
格体系结构下的数据挖掘过程,并给出了网格环境下数据挖掘服务部署的实例;第六
章是对全文的总结和对网格数据挖掘技术的展望。
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第二章 网格和网格平台 GT4
网格是基于 Internet 发展起来的一种新兴技术和基础设施,引起了国内外学术界
和工业界的广泛关注。国外的网格研究可追溯到 20 世纪 90 年代初,而国内的研究始
于 2000 年左右。网格的概念是从电力网(Power Grid)借鉴过来的,其目标是希望人们
能够像使用电力一样方便、透明地使用网格上强大而丰富的资源。
2.1 网格概述
2.1.1 网格的概念
网格
[14][15]
是一个集成的计算和资源环境。通过网络共享机制,将地理上分布的
计算资源、存储资源和网络资源组织成一个虚拟的超级计算机。网格提供了强大的计
算能力。用户可以方便地使用网格所提供的集成的、动态的、可扩展的、可控制的、
智能协作的服务。网格的作用是将分散在网络上的信息及信息存储、处理能力以合理
的方式“粘合”起来,形成有机的整体,以提供比任何单台高性能计算机都强大得多
的处理能力,实现信息的高度融合和共享。
2.1.2 网格的特点
1) 分布与共享。分布是指网格资源的分布性。共享是网格的核心内容,它是指在
网格环境下的任何资源都可以提供给网格上的任何使用者。
2) 自相似性。网格的局部和整体之间存在着一定的相似性,这在网格的建造和研
究过程中有着重要的意义。
3) 动态性和多样性。动态性是指可以随时从网格中撤销资源,也可以向网格中添
加资源。多样性是指网格资源是异构和多样的,可以是不同体系结构的计算机
系统或者不同类别的资源。
4) 自治性和管理的多重性。自治性是指网格资源的拥有者对其资源有自主的管理
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