基于移动代理的层次优化挖掘模型.pdfVIP

第 36 卷第 2 期 电子科技大学学报 Vol.36 NO.2 2007 年 4 月 Journal ofUniversity ofElectronic Science and Technology ofChina Apr.2007 基于移动代理的层次优化挖掘模型 李成安 1 ，吴铁军 2 (1.华南理工大学电子商务学院广州 510∞6; 2. 浙江大学智能系统与决策研究所杭州 31 ∞27) 【摘要】对于大规，模分布式数据挖掘问题，提出一种基于移动代理的层次结构挖掘模型，该模型对 OIKI DDM模型进行 扩展，利用层次设计思想，基于移动代理和增量优化技术进行挖掘和增量集成.实栓结果表明该模型对于数据站点大小具有 更好的仲缩性，实现是加灵活，可根据网络特点有效降低通讯代价，特别适合于大规模分布式环境. 关键词分布式挖掘 i 层次模型;增量集成;移动代理 中固分类号 τP 18 文献标识码 A A New Hierarchical Optimization Model ?ased on Mobile Agent for Distributed Data Mining LI Cheng-an 1? WU Tie-jun2 (1. Sch∞，lof E-Bωiness ， Sω也 China University ofTechno1ogy Guan回10U 51 ∞06; 2. lnstitute of Inte11igent Sys阳ns Decision M球ing， Zhejiang University Han回10U 31002η Abstract For large-scale distributed data sets, a new hierarchical mining model based on mobile agent is proposed to perform distributed mining tasks. Based on hierarchical idea, the proposed approach integrates multiple local results using mobile agent and incremental optin血ation. The experimental results demonstrate 也at the proposed approach is scalable and particul缸ly suited to 1缸ge-scale distributed environments. In addition, the proposed model can reduce dramatically communication cost based on network characteristics. Key words distributed mining; hierarchical model; incremental integration; mobile agent 随着数据库和网络技术的发展，数据量成指数 Knowledge Integration. OIKI) DDM模型，根据站点 级增长，且数据物理地或地理地分布在不同的地点。 结果集的大小优化地增量集成站点间的局部结果， 传统的单机挖掘技术已经不能适应分布式环境下的 对于站点数量具有良好的伸缩性.但是当站点数量 挖掘需要，设计有效的分布式数据挖掘(D istributed 非常庞大时，串行集成、响应效率比较低下，执行 Data Mining. DDM) 算法及其系统是目前数据挖掘 时间很长:此外，客户端需要与每个数据服务器通 的研究热点之一 I1