网格数据挖掘技术研究

论文摘要

网格被认为是下一代的互联网,具有超强的计算处理能力、良好的系统扩展能力和高效的分布式资源管理能力。它突破了计算能力、存储能力、资源分布、资源共享方式的限制,适用于计算密集型、数据密集型的应用。网格数据挖掘技术是将数据挖掘技术和网格技术结合起来,充分利用网格计算平台提供的各种服务来进行分布式数据挖掘的技术,是近年来的研究热点。网格计算中的任务管理、任务调度和资源管理等服务可以为分布式数据挖掘提供极大的便利。本论文首先深入分析了以知识网格和GridMiner为代表的网格数据挖掘技术,指出了它们的不足,通过对目前几种网格体系结构的详细分析,以及对开放网格服务基础结构OGSI和Web服务资源框架WSRF优缺点的比较,选择了以支持WSRF的GT4(Globus Toolkit 4)作为构建网格数据挖掘体系结构的基础平台。另外,针对目前用户提交的数据挖掘任务的多样性,提出了基于应用领域和子领域任务的数据挖掘任务分解方法,利用本体对其进行描述,从而使得用户透明地执行网格数据挖掘。随后,根据分布式数据挖掘的特点,提出了一种以本体、数据集成、服务发现与合成以及知识库为技术核心,基于GT4的新型分布式网格数据挖掘体系结构,并设计了该体系结构下各模块的主要功能接口和本体库,深入分析了各个模块之间的关系和网格数据挖掘流程。最后给出了网格环境下的数据挖掘服务部署的实例。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 论题的研究背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 主要研究内容
• 1.4 本文组织结构
• 第二章 网格和网格平台GT4
• 2.1 网格概述
• 2.1.1 网格的概念
• 2.1.2 网格的特点
• 2.1.3 网格的发展
• 2.2 网格的体系结构
• 2.2.1 五层沙漏体系结构
• 2.2.2 开放网格服务体系结构OGSA
• 2.3 GT4（Globus Toolkit 4）
• 2.4 GT4 的体系结构
• 2.5 基于GT4 的网格服务
• 2.5.1 动态服务创建
• 2.5.2 生命周期管理
• 2.5.3 服务发现和服务数据
• 2.5.4 通知
• 2.6 小结
• 第三章 网格数据挖掘技术
• 3.1 知识网格
• 3.1.1 知识网格体系结构
• 3.1.2 基于知识网格的数据挖掘
• 3.2 GridMiner 网格数据挖掘系统
• 3.2.1 GridMiner 的体系结构
• 3.2.2 GridMiner 数据挖掘过程
• 3.3 现有网格数据挖掘技术的不足
• 3.4 小结
• 第四章 网格数据挖掘体系结构设计
• 4.1 网格数据挖掘的需求分析
• 4.2 本体
• 4.2.1 本体基本概念
• 4.2.2 基于本体的数据挖掘
• 4.2.3 本体设计
• 4.3 网格数据挖掘的关键技术
• 4.3.1 Globus 中间件系统
• 4.3.2 网格数据库管理技术
• 4.3.3 XML 技术
• 4.4 网格数据挖掘体系结构设计
• 4.4.1 用户接口设计
• 4.4.2 数据挖掘引擎设计
• 4.4.3 服务发现与合成设计
• 4.4.4 数据集成设计
• 4.4.5 注册中心
• 4.4.6 知识库设计
• 4.4.7 网格数据挖掘流程
• 4.5 该体系结构的优点
• 4.6 小结
• 第五章 网格数据挖掘服务部署
• 5.1 实验环境
• 5.2 基于 Apriori 的网格平台关联规则算法设计
• 5.2.1 基本思想
• 5.2.2 算法描述
• 5.3 算法服务的部署
• 5.3.1 建立自己的源程序目录结构
• 5.3.2 定义接口文件
• 5.3.3 生成WSDL 文件
• 5.3.4 服务的JAVA 实现
• 5.3.5 生成WSDD 文件
• 5.3.6 文件的编译打包
• 5.3.7 服务的部署
• 5.4 小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 工作总结
• 6.2 工作展望
• 参考文献
• 成果目录
• 致谢