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Performance-based data distribution for data mining applications on grid computing environments

机译:基于性能的数据分发,用于网格计算环境中的数据挖掘应用程序

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摘要

Effective data distribution techniques can significantly reduce the total execution time of a program on grid computing environments, especially for data mining applications. In this paper, we describe a linear programming formulation for the data distribution problem on grids. Furthermore, a heuristic method, named Heuristic Data Distribution Scheme (HDDS), is proposed to solve this problem. We implement two types of data mining applications, Association Rule Mining and Decision Tree Construction, and conduct experiments on grid testbeds. Experimental results show that data mining programs using the proposed HDDS to distribute data could execute more efficiently than traditional schemes could.
机译:有效的数据分发技术可以大大减少网格计算环境上程序的总执行时间,尤其是对于数据挖掘应用程序而言。在本文中,我们描述了网格上数据分布问题的线性规划公式。此外,提出了一种名为启发式数据分配方案(HDDS)的启发式方法来解决此问题。我们实现两种类型的数据挖掘应用程序:关联规则挖掘和决策树构建,并在网格测试平台上进行实验。实验结果表明,使用拟议的HDDS分发数据的数据挖掘程序可以比传统方案更有效地执行。

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