摘 要
本研究针对大规模数据集上的数据挖掘算法效率进行了深入探讨。随着大数据时代的来临，数据处理量激增，传统数据挖掘算法在处理效率上面临挑战。本研究旨在通过对比分析，寻找适用于大规模数据集的高效数据挖掘算法。我们选取了多种主流的数据挖掘算法，包括决策树、支持向量机、神经网络等，并在多个大规模数据集上进行实验验证。通过对比算法运行时间、准确率、召回率等指标，我们发现基于分布式计算框架的改进型决策树算法在处理大规模数据集时表现出色，其运行效率明显高于其他算法，同时保持了较高的预测准确率。此外，本研究还创新性地提出了一种基于云计算平台的并行化数据挖掘方法，该方法能够显著提高算法处理大数据的能力。
关键词：大规模数据集 数据挖掘 算法效率
Abstract
This study deeply explores the efficiency of data mining algorithms on large-scale datasets. With the advent of the era of big data, the amount of data processing surges, and the traditional data mining algorithms face challenges in the processing efficiency. This study aims to find efficient data mining algorithms suitable for large-scale datasets through comparative analysis. We selected a variety of mainstream data mining algorithms, including decision tree, support vector machine, neural network, and conducted experimental validation on multiple large-scale datasets. By comparing the algorithm running time, accuracy, recall rate and other indicators, we find that the improved decision tree algorithm based on distributed computing fr amework performs well in processing large-scale datasets, which is significantly higher than other algorithms, while maintaining high prediction accuracy. In addition, this study also innovatively proposed a parallelized data mining method based on cloud computing platform, which can significantly improve the ability of algorithms to process big data.
Keyword:Large-scale datasets data mining efficiency of algorithm
目 录
1绪论 1
1.1研究背景和意义 1
1.2 研究现状 1
1.3 研究方法 1
2大规模数据集与数据挖掘算法概述 2
2.1大规模数据集的特征 2
2.2 数据挖掘算法简介 2
2.3 大规模数据集对数据挖掘的挑战 3
2.4 数据挖掘算法的效率评价标准 3
3数据挖掘算法在大规模数据集上的应用与效率分析 4
3.1常用数据挖掘算法的原理及实现 4
3.2 算法在大规模数据集上的应用案例 4
3.3 算法效率的实验设计与实施 5
3.4 算法性能的评估与对比分析 5
4提高数据挖掘算法在大规模数据集上效率的策略 5
4.1并行化处理技术 6
4.2 数据预处理优化方法 6
4.3 算法层面的优化策略 6
4.4 硬件和软件的协同优化 7
5结论 7
参考文献 9
致谢 10
本研究针对大规模数据集上的数据挖掘算法效率进行了深入探讨。随着大数据时代的来临，数据处理量激增，传统数据挖掘算法在处理效率上面临挑战。本研究旨在通过对比分析，寻找适用于大规模数据集的高效数据挖掘算法。我们选取了多种主流的数据挖掘算法，包括决策树、支持向量机、神经网络等，并在多个大规模数据集上进行实验验证。通过对比算法运行时间、准确率、召回率等指标，我们发现基于分布式计算框架的改进型决策树算法在处理大规模数据集时表现出色，其运行效率明显高于其他算法，同时保持了较高的预测准确率。此外，本研究还创新性地提出了一种基于云计算平台的并行化数据挖掘方法，该方法能够显著提高算法处理大数据的能力。
关键词：大规模数据集 数据挖掘 算法效率
Abstract
This study deeply explores the efficiency of data mining algorithms on large-scale datasets. With the advent of the era of big data, the amount of data processing surges, and the traditional data mining algorithms face challenges in the processing efficiency. This study aims to find efficient data mining algorithms suitable for large-scale datasets through comparative analysis. We selected a variety of mainstream data mining algorithms, including decision tree, support vector machine, neural network, and conducted experimental validation on multiple large-scale datasets. By comparing the algorithm running time, accuracy, recall rate and other indicators, we find that the improved decision tree algorithm based on distributed computing fr amework performs well in processing large-scale datasets, which is significantly higher than other algorithms, while maintaining high prediction accuracy. In addition, this study also innovatively proposed a parallelized data mining method based on cloud computing platform, which can significantly improve the ability of algorithms to process big data.
Keyword:Large-scale datasets data mining efficiency of algorithm
目 录
1绪论 1
1.1研究背景和意义 1
1.2 研究现状 1
1.3 研究方法 1
2大规模数据集与数据挖掘算法概述 2
2.1大规模数据集的特征 2
2.2 数据挖掘算法简介 2
2.3 大规模数据集对数据挖掘的挑战 3
2.4 数据挖掘算法的效率评价标准 3
3数据挖掘算法在大规模数据集上的应用与效率分析 4
3.1常用数据挖掘算法的原理及实现 4
3.2 算法在大规模数据集上的应用案例 4
3.3 算法效率的实验设计与实施 5
3.4 算法性能的评估与对比分析 5
4提高数据挖掘算法在大规模数据集上效率的策略 5
4.1并行化处理技术 6
4.2 数据预处理优化方法 6
4.3 算法层面的优化策略 6
4.4 硬件和软件的协同优化 7
5结论 7
参考文献 9
致谢 10
