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高性能计算正处于一个新的快速发展时期,有两个现象值得关注,一方面,并行计算机的峰值性能提升迅速,峰值计算速度高达百万亿次的计......
本文研究了将多个不同的监督学习模型和非监督学习模型进行合并的问题，并开发了数据挖掘云服务平台COMS(Cloud Oriented Mining Sys......
铁路运输、公路运输、水路运输和航空运输等系统中积累了大量的原始数据信息,为了有效地从这些异地的海量数据信息中抽取知识给无......
频繁模式挖掘可以发现数据中频繁出现的模式，是关联规则挖掘的重要步骤。并行频繁模式算法将其应用到并行环境中，以对海量数据进行挖......
大数据时代的到来，带来了数据量的急剧增加，同时数据的低价值密度特性也相应突显出来，需要运用云计算技术开发大数据挖掘平台，从低价值......
针对大规模文本聚类分析所面临的海量、高维、稀疏等难题,提出一种基于云计算的海量文本聚类解决方案。选择经典聚类算法Jarvis-Pa......
文章针对多Agent协同数据挖掘问题进行了有关理论研究,提出了基于JADE平台的可扩展、适应性强、高效的三层多Agent并行关联规则挖......
互联网的迅猛发展对网络信息处理提出了新的挑战，而这些都迫切需要高性能计算技术的支持。为了提高网络海量信息智能并行处理能力，促......
当今社会已进入了信息化、网络化、智能化、大数据时代。国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》明确提出要推动大数据的发展和应......
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随着数据挖掘中数据量的高速增长以及大规模并行计算在数据挖掘中的应用,并行数据挖掘这一结合并行计算技术和数据挖掘技术在社会......
互连网和信息技术的飞速发展造成海量的数据积累,其中很大一部分是短文数据,如文章摘要和聊天室的会话。对海量的短文数据进行自动......
通过数据挖掘进行知识发现是对大型数据库或数据仓库的一种分析,用于发现隐藏在数据仓库中的关系和知识,这些知识会影响管理者的决......
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在当前大数据时代,网络技术和硬件设备的飞速发展造成指数性的数据增长。尽管在小数据集上,传统的数据挖掘技术已经得到了充分的发......
为了提供虚拟化、高扩展和高性能的并行数据挖掘平台,提出了基于云计算平台的并行数据挖掘模型。文章中首先在GoogleAppEngine平台......
业界已经开始运用云平台来处理海量高维数据,将各种异构系统仿真为一个系统,其中在Hadoop环境进行数据挖掘会遇到数据模型的全局性......
大量商业交易数据中隐含着许多对商业决策有益的知识，数据挖掘技术可以发现这些隐藏的模式和关系。本文分析并指出了通用数据挖掘体......
