Data Mining in Grid Computing Environments pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Dubitzky, Werner 编

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2009-01-09

价格:USD 110.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470512586

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• 网格计算
• 分布式计算
• 并行计算
• 大数据
• 机器学习
• 算法
• 性能优化
• 云计算
• 数据分析

图书名称：数据挖掘在网格计算环境中的应用（Data Mining in Grid Computing Environments） 图书简介 本书深入探讨了在日益普及的网格计算（Grid Computing）基础设施背景下，如何有效地实施和优化数据挖掘（Data Mining）技术。随着科学研究、商业分析以及大规模数据集处理需求的爆炸式增长，传统的集中式计算模式已难以满足高性能和高并发性的要求。网格计算作为一种分布式、异构、跨地域的资源协作模型，为处理海量数据和执行复杂计算密集型任务提供了强大的支撑。然而，将数据挖掘流程无缝、高效地集成到这种动态、分布式的环境中，带来了独特的技术挑战和理论机遇。 本书旨在为数据科学家、高性能计算工程师、以及从事分布式系统研究的学者提供一本全面、深入的参考指南。我们不仅剖析了数据挖掘算法在分布式环境下的适应性问题，更重点关注了如何利用网格中间件、资源调度机制以及数据安全保障来构建健壮、可扩展的数据挖掘服务。 第一部分：基础架构与理论基石 本部分首先为读者奠定坚实的理论基础，清晰界定网格计算环境的特性及其对数据挖掘任务提出的特定约束。 第一章：网格计算环境概述与特点 详细介绍了网格计算的起源、核心概念（如虚拟组织、资源虚拟化、中间件）以及其与传统集群计算、云计算的主要区别。重点分析了网格环境的异构性、动态性和高延迟性对数据并行化和任务调度的影响。讨论了主流网格中间件（如Globus Toolkit、OGSA）提供的服务模型，以及这些服务如何被数据挖掘应用所利用。 第二章：数据挖掘在分布式系统中的基础挑战 本章深入探讨了数据挖掘流程（包括数据预处理、模型训练、模式发现）在分布式计算中面临的根本性难题。讨论了数据划分策略（如水平划分、垂直划分）如何影响模型的准确性和计算效率。特别关注了数据传输开销、同步屏障以及容错机制在网格环境下的重要性。 第三章：分布式数据存储与访问 有效的数据访问是高效数据挖掘的前提。本章介绍了几种适用于网格环境的分布式文件系统和数据服务，如基于网格安全基础设施（GSI）的文件传输协议。探讨了如何设计面向数据挖掘的存储架构，平衡数据的本地性、一致性和可访问性。对比了关系型、NoSQL以及专门用于科学计算的并行文件系统（如Lustre, GPFS）在网格数据挖掘场景中的适用性。 第二部分：分布式数据挖掘算法与优化 本部分是本书的核心，聚焦于如何将经典的数据挖掘算法转化为能够在网格环境中高效运行的分布式版本。 第四章：分布式数据预处理与清洗 数据清洗和特征工程是资源消耗巨大的步骤。本章详细阐述了如何利用网格的并行能力来加速数据转换和规范化过程。讨论了分布式缺失值插补、离群点检测的算法并行化策略，以及如何利用网格的服务定位机制来动态选择最佳的计算节点来执行特定的预处理任务。 第五章：并行化聚类分析 聚类算法，尤其是K-均值（K-Means）和层次聚类（Hierarchical Clustering），在处理大规模数据集时计算复杂度极高。本章专门研究了分布式K-Means的改进算法，如基于采样的近似算法和MapReduce/Grid 适配模型。对于高维数据，探讨了使用投影和维度降低技术（如PCA）在网格节点上并行执行的有效方法。 第六章：分布式分类与回归建模 本章涵盖了决策树、支持向量机（SVM）和神经网络等监督学习方法在网格上的实现。重点介绍了数据并行和模型并行两种主要的并行化范式，并分析了在资源受限或网络波动性高的网格环境中，哪种范式更具优势。引入了联邦学习（Federated Learning）的早期概念，探讨在不移动敏感数据的前提下，利用网格节点进行模型训练的可行性。 第七章：关联规则挖掘的网格加速 Apriori算法及其变体的计算瓶颈在于频繁项集的迭代计算和筛选。本章详细介绍了如何利用网格资源池来加速候选集生成和支持度计数过程。探讨了基于网格任务依赖性的优化调度方法，以最小化中间结果的传输和同步次数。 第三部分：网格环境下的资源管理与性能保障 本部分关注网格环境的特殊性，研究如何通过智能调度和安全机制来保障数据挖掘任务的性能和完整性。 第八章：面向数据挖掘的网格任务调度策略 网格调度器必须超越简单的负载均衡，必须考虑数据位置、计算资源的异构性以及网络带宽。本章提出了一套“数据感知型”的任务调度模型。该模型将数据局部性纳入优先级计算，优先将计算任务分配给存储有相关数据或接近数据的计算单元，从而显著减少I/O瓶颈。同时，讨论了在网格环境中如何处理“坏节点”和任务失败的自动重试机制。 第九章：网格环境下的数据安全与隐私保护 数据挖掘往往涉及敏感信息。在跨机构协作的网格环境中，安全是重中之重。本章详细阐述了如何利用网格的安全基础设施（如X.509证书、代理票据）来确保数据传输和处理的机密性与完整性。讨论了同态加密（Homomorphic Encryption）和差分隐私（Differential Privacy）等技术在分布式数据挖掘工作流中的集成方案。 第十章：性能评估与案例研究 为了验证理论和算法的有效性，本章提供了一套用于评估网格数据挖掘性能的关键指标，包括伸缩性（Scalability）、效率（Efficiency）和等待时间（Latency）。通过具体的科学计算（如基因组学数据分析）和大规模商业数据（如电子商务推荐系统）的网格部署案例，展示了所提优化策略在实际环境中的性能提升效果。 结论与展望 总结本书的主要贡献，并展望未来在云计算与网格融合背景下，数据挖掘技术的发展方向，特别是针对物联网（IoT）数据流挖掘和边缘计算节点的整合挑战。 本书内容翔实，理论与实践紧密结合，是深入理解和应用下一代分布式计算范式进行大规模数据分析的必备参考书。

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作为一名对新兴计算范式和高级数据科学技术都充满好奇的研究者，我一直密切关注着数据挖掘技术在分布式计算中的发展。这本书的出现，无疑为我打开了一扇新的大门。作者以一种极其严谨但又不失生动的语言，深入探讨了网格计算环境对传统数据挖掘方法带来的挑战，以及如何克服这些挑战。书中对于分布式数据仓库、数据语义互操作性以及跨域数据挖掘的论述，让我对如何在异构、跨领域的网格环境中实现有效的数据集成和分析有了更清晰的认识。尤其让我眼前一亮的是，作者在书中阐述了基于语义网格的数据挖掘方法，这为理解和利用分布在不同网格节点上的复杂数据提供了强大的工具。此外，书中还对网格计算中的数据挖掘安全和隐私保护问题进行了深入的探讨，提出了多种有效的解决方案，这对于保障敏感数据的安全至关重要。例如，关于同态加密在分布式数据挖掘中的应用，以及差分隐私技术的实现细节，都给我留下了深刻的印象。这本书不仅在理论上提供了坚实的基础，更在实践层面为我们指明了方向，让我看到了将数据挖掘技术推向更高水平的无限可能。它的内容之丰富，见解之独到，实在令人赞叹。

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在信息爆炸的时代，如何从海量数据中挖掘出有价值的洞察，一直是学术界和工业界关注的焦点。尤其是当这些数据被分散在庞大的网格计算环境中时，传统的单机数据挖掘技术显然难以胜任。这本书的出现，填补了这一领域的空白，为我们提供了一套系统性的解决方案。作者深入浅出地剖析了网格计算环境的特性，例如分布式异构资源、数据安全与隐私、以及高可伸缩性需求，并在此基础上，详细阐述了各种适合网格环境的数据挖掘算法。无论是经典的聚类、分类、关联规则挖掘，还是更前沿的机器学习模型，书中都给出了在网格环境下进行部署和优化的具体方法。让我印象深刻的是，书中不仅理论讲解透彻，还穿插了大量的实例分析和伪代码，这对于实践者来说是极其宝贵的财富。例如，在介绍分布式K-Means算法时，作者详细解释了如何将数据分割、在不同节点上并行计算、以及如何高效地合并局部聚类结果，整个过程条理清晰，逻辑严谨。此外，书中还探讨了网格环境下数据挖掘的性能优化策略，如数据预处理、特征选择、模型并行化等，这些都是在实际应用中必须考虑的关键问题。总而言之，这是一本理论与实践兼备的优秀著作，对于任何想要深入了解网格计算环境下数据挖掘的研究者、工程师和学生来说，都将是一笔宝贵的财富。它不仅能帮助我们掌握核心技术，更能激发我们在这一前沿领域进行创新。

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我一直在寻找一本能够全面阐述如何在复杂、动态的分布式计算环境中进行深度数据分析的书籍，而这本书无疑是我的不二之选。它巧妙地将数据挖掘的理论框架与网格计算的独特挑战相结合，提供了一个全新的视角。作者对网格计算模型，尤其是其在数据密集型应用中的潜力，有着深刻的理解。书中对于如何克服网格环境中的数据异质性、网络延迟、节点故障等难题，并从中高效提取有价值信息，提供了详尽的指导。我特别欣赏书中关于分布式数据预处理的章节，它详细介绍了如何处理跨节点、跨格式的数据，以及如何保证数据在传输过程中的完整性和安全性。对于机器学习模型在网格上的部署，书中也给出了多样的解决方案，包括模型并行、数据并行以及混合并行等策略，并且详细分析了它们各自的优缺点和适用场景。让我惊喜的是，书中还讨论了在网格环境中进行实时数据挖掘的可能性，以及相关的技术挑战和应对方法。例如，如何构建能够实时响应的分布式数据流处理管道，以及如何在这种动态环境中维护模型的准确性。这本书不仅仅是技术手册，更像是一位经验丰富的向导，带领我们在浩瀚的网格数据海洋中航行，找到宝藏。它的内容深度和广度都超出了我的预期，为我在网格数据挖掘领域的深入研究打下了坚实的基础。

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对于那些需要在庞大、动态且资源异构的网格计算环境中处理海量数据的专业人士来说，这本书无疑是一份宝贵的参考指南。它系统地梳理了网格计算的特点，并在此基础上，详细阐述了针对这些特点进行数据挖掘的各种策略和技术。书中对于分布式关联规则挖掘、异常检测以及文本挖掘在网格环境下的实现，都提供了详尽的介绍和分析。我特别喜欢书中关于网格资源调度和任务管理与数据挖掘相结合的章节，它清晰地阐述了如何根据网格资源的可用性和数据分布情况，智能地调度数据挖掘任务，从而最大化整体性能。此外，书中还探讨了网格环境中数据挖掘的评估指标和方法，以及如何对不同算法和策略的性能进行横向比较，这对于选择最优解决方案至关重要。让我感到受益匪浅的是，书中还涉及到了一些高级主题，例如利用网格计算进行大规模机器学习模型的训练和推理，以及如何在网格环境中实现联邦学习等前沿技术。这本书的优点在于其内容的全面性、方法的实用性以及对最新研究动态的关注，它能够帮助读者快速掌握在复杂网格环境中进行有效数据挖掘的关键技能。

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当我翻开这本书时，我预期的可能仅仅是关于在分布式系统上执行数据挖掘算法的一些基本介绍。然而，这本书远超我的预期，它以一种前所未有的深度和广度，将网格计算的复杂性与数据挖掘的精妙结合在了一起。作者不仅介绍了在网格环境中进行数据挖掘的基本原理，更深入地探讨了如何应对由大规模、异构性和动态性带来的严峻挑战。书中关于分布式数据挖掘框架的构建，以及如何利用消息队列、中间件等技术实现高效的数据传输和协同处理，都提供了非常实用的指导。我尤其欣赏书中关于网格环境中数据挖掘工作流管理和优化的章节，它详细介绍了如何设计和执行复杂的、跨节点的、长时运行的数据挖掘任务，并提出了多种优化策略来提高效率和鲁棒性。此外，书中还对在网格环境中进行数据挖掘的可视化和结果解释进行了探讨，这对于理解和应用挖掘结果至关重要。它帮助我们认识到，在网格计算环境中进行数据挖掘，不仅仅是算法的简单迁移，更需要对整个计算环境和数据生命周期有深刻的理解。这本书的内容丰富且具有前瞻性，绝对是该领域的一本里程碑式的著作。

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