导读:本文包含了网格数据挖掘论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:数据挖掘,工作流,网格
网格数据挖掘论文文献综述
伍文韬[1]（2010）在《网格数据挖掘平台下的工作流开发》一文中研究指出本文是针对网格数据挖掘平台(本文中指的是BillionGrid平台)进行的工作流设计。在BillionGrid平台中,对于数据挖掘的处理方式是用户每请求处理一次数据便调用一个数据挖掘算法对其进行处理。这样的处理方式对于分析复杂的数据而言显得越来越简单,不能满足人们对于数据处理的要求。为了对数据进行更加深入和更加灵活的分析,本文在此网格数据挖掘平台的基础上加入了工作流的方式来处理数据。工作流使得用户可以对数据的处理进行流程化设计,大大提高了数据处理的灵活性和复杂性。本文设计的工作流采用叁层设计的方式。第一层提供图形界面供用户使用,以降低用户设计工作流的难度。主要使用BPMN语言表达工作流,工作流的设计思路参考自Intalio Designer,使用bxmodeller完成这一层的工作。第二层是工作流的具体执行层,这一层对用户是透明的,由系统执行工作流任务。这一层中的主要工作是将第一层的BPMN表示的图形化工作流转化为可以执行的BPEL语言表达的工作流,并将BPEL工作流分布成web service,然后通过wsdl2java将其转化为java代码,用此方式调用工作流。第叁层是数据挖掘服务层,这一层提供大量可用的数据挖掘服务,这样可以提高工作流的扩展性,任何新加入的数据挖掘服务都可以加入工作流平台。为了使数据挖掘服务更好的适应工作流,这里将BillionGrid平台的原有的服务进行了改造,加入节点查找的功能,使其更适合工作流的调用。通过以上方式实现的工作流系统具有以下特点:其一是独特性,在网格数据挖掘平台下引用工作流的方式进行数据挖掘是独一无二的,使得数据挖掘能力获得很大提升。其次是标准性,本文中的工作流平台采用标准工作流语言开发,便于以后移植与扩展。(本文来源于《天津大学》期刊2010-06-01）
潘庆超[2]（2009）在《网格数据挖掘在信息服务质量评价中的应用》一文中研究指出网格的数据挖掘是数据挖掘技术与网格计算的有机结合,文章介绍了网格数据挖掘的概念、特点、网格数据挖掘技术的优点,网格数据挖掘的体系结构,讨论了网格的数据挖掘的基本过程,并从开放网格服务体系结构出发,给出了网格平台下的信息服务质量数据挖掘的功能和执行过程。(本文来源于《现代情报》期刊2009年07期）
刘伟[3]（2009）在《网格数据挖掘平台服务推荐系统研究》一文中研究指出随着信息技术的不断发展和普及,互联网上的信息资源呈指数膨胀,其结构具有异构性、多元化、分布式等特点。因而,能帮助用户更为快捷地找到所需信息的服务推荐系统得到了广泛关注。服务推荐系统指收集和分析用户的历史喜好信息,通过使用相关推荐技术对用户的意图进行预测,从中选出用户可能最为感兴趣的信息项作为最终的推荐结果。服务推荐系统基于用户以往的偏好,提供个性化的建议,大大简化了用户从海量信息资源中发现符合其需求的信息的过程。但是,随着推荐规模越来越大,服务推荐系统也面临着一系列挑战,如:有效推荐算法的选择问题、推荐实时性与推荐质量间的平衡问题、服务的描述与搜集问题等。针对以上问题,本文进行了较为深入、有益的探索和研究。本文的主要工作总结如下:首先,提出了网格数据挖掘平台服务推荐系统总体架构,主要包括推荐引擎模块、基于数据挖掘本体的服务查找模块、节点资源监视模块以及数据传输模块。其次,面向数据挖掘专业用户,采用OWL语言构建了一个数据挖掘本体,从语义的角度对数据挖掘Web服务进行了描述,便于用户查看相关服务的具体信息。同时,本文提出了基于该数据挖掘本体的服务匹配,使得用户能快速检索到其需求的服务,从而提高了挖掘任务的执行效率。最后,针对数据挖掘初学者,提出了一种基于关联规则与协同过滤混合推荐策略的服务推荐引擎。该服务推荐引擎降低了该类用户查找其所需服务的难度,从用户兴趣的角度出发推荐其较为感兴趣的数据挖掘Web服务。网格数据挖掘平台服务推荐系统能够共享BillionGrid平台用户选择数据挖掘算法的经验,针对用户不同角度的需求,及时、有效地做出数据挖掘Web服务推荐。(本文来源于《天津大学》期刊2009-05-01）
邵明前,肖基毅,陈增科[4]（2009）在《网格数据挖掘本体的建模》一文中研究指出网格技术的发展使网格数据挖掘成为处理分布异构海量数据的重要手段。该文将本体引入到网格数据挖掘中,讨论了网格数据挖掘本体的结构,并提出了网格数据挖掘本体的建立过程,最后讨论了网格数据挖掘本体实现。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2009年07期）
陈增科,肖基毅,邵明前[5]（2009）在《Web服务合成技术在网格数据挖掘中的应用研究》一文中研究指出在网格环境下,存在大量的数据挖掘服务,但传统数据挖掘系统难以满足用户实际应用的需求。提出把Web服务合成技术运用于网格数据挖掘中,对已有的服务进行合成,形成新的、方便用户使用的数据挖掘服务,探讨把传统的数据挖掘系统与OGSA和Web合成技术结合,构建一个开放数据挖掘系统,满足不同领域、不同层次的知识发现。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2009年01期）
肖基毅,胡蓉,王以群[6]（2008）在《石油网格数据挖掘新技术研究》一文中研究指出针对石油勘探开发中很多TB级和PB级的数据集在许多情况下分布在一个组织的不同地点或不同组织的多个数据源被集团内所有用户共享的特点,用网格数据挖掘数据集成技术和网格数据挖掘本体技术,作为石油勘探开发行业业务工作流程的信息处理基础设施,以满足石油工业对高性能计算技术的持续需求。提出了Web service与网格技术融合、网格与数据集成技术结合和本体与Web service合成,给出了基于Globus Toolkit 4、开放式网格服务体系结构和Web服务的技术实现方案。研究表明: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。(本文来源于《西南石油大学学报(自然科学版)》期刊2008年03期）
胡蓉[7]（2008）在《网格数据挖掘技术研究》一文中研究指出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。(本文来源于《南华大学》期刊2008-05-01）
吕品,陈年生,董武世[8]（2007）在《一种网格数据挖掘应用系统的设计》一文中研究指出数据挖掘算法广泛地应用于数据分析。工业、科学和商业领域需要分析地理上分布的大量数据集,而网格能有效地提供高性能应用和分布式的基础设施。为了利用网格实现数据挖掘和知识表示,文中根据知识网格的概念,在GlobusToolkit的基础上,分析了知识网格的体系结构和它的主要组件,根据数据挖掘的过程设计了一种网格数据挖掘系统软件模型,并指出了该模型应提供的服务,这些服务会屏蔽所有关于网格底层的所有细节,使最终用户只关心知识发现的过程。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2007年01期）
李治,马光志[9]（2006）在《网格数据挖掘中关联规则挖掘方案的研究》一文中研究指出文章对网格数据挖掘中的关联规则挖掘问题进行了探讨,给出了两种实现方案,一是采用局部-局部的通信模式,各个站点的通信负载比较均衡;二是采用局部-全局的通信模式,减少了各局部站点的通信负荷,实现了各局部站点的完全异步,但对全局站点的性能要求较高。(本文来源于《电脑与信息技术》期刊2006年05期）
网格数据挖掘论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
网格的数据挖掘是数据挖掘技术与网格计算的有机结合,文章介绍了网格数据挖掘的概念、特点、网格数据挖掘技术的优点,网格数据挖掘的体系结构,讨论了网格的数据挖掘的基本过程,并从开放网格服务体系结构出发,给出了网格平台下的信息服务质量数据挖掘的功能和执行过程。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
网格数据挖掘论文参考文献
[1].伍文韬.网格数据挖掘平台下的工作流开发[D].天津大学.2010
[2].潘庆超.网格数据挖掘在信息服务质量评价中的应用[J].现代情报.2009
[3].刘伟.网格数据挖掘平台服务推荐系统研究[D].天津大学.2009
[4].邵明前,肖基毅,陈增科.网格数据挖掘本体的建模[J].电脑知识与技术.2009
[5].陈增科,肖基毅,邵明前.Web服务合成技术在网格数据挖掘中的应用研究[J].计算机技术与发展.2009
[6].肖基毅,胡蓉,王以群.石油网格数据挖掘新技术研究[J].西南石油大学学报(自然科学版).2008
[7].胡蓉.网格数据挖掘技术研究[D].南华大学.2008
[8].吕品,陈年生,董武世.一种网格数据挖掘应用系统的设计[J].计算机技术与发展.2007
[9].李治,马光志.网格数据挖掘中关联规则挖掘方案的研究[J].电脑与信息技术.2006