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1)  Parallel Data Ming Platform
并行数据挖掘平台
2)  Parallel data mining
并行数据挖掘
3)  Data Mining Platform
数据挖掘平台
1.
Building DartSpora Data Mining Platform and Chinese Medicine Formula Application;
DartSpora数据挖掘平台的构建及其在中医方剂领域的应用
2.
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基于RMI技术的分布式数据挖掘平台设计与研究
3.
Data Mining Platform Design and Implementation;
DM2是一款由我们自行设计并开发的数据挖掘平台,该平台的设计目标是为了服务于中小型的数据挖掘项目。
4)  map data mining platform
图层数据挖掘平台
5)  call center data mining platform
呼叫中心数据挖掘平台
6)  parallel Data Mining
并行挖掘
补充资料:并行数据库


并行数据库
parallel database

  匕ingxing shuluku并行数据库(paralle.datab睽)以并行计算机为硬件环境并能充分发挥多处理和1/0并行性的数据库。 目前,并行数据库以研究为主,其研究主要围绕关系数据库进行,集中研究如下4个方面: (1)实现数据库查询并行化的数据流方法 此种方法利用关系操作的固有并行性,可以较为方便的对查询作并行处理。此种方法简单、有效,目前已被很多并行数据库采用。 (2)并行数据库的物理组织 此方法是研究如何把一个关系划分为多个子集合并将其分布到多个处理结点上去(称为数据库划分),其目的是使并行数据库能并行地进行查询处理,并能够进行读写多个磁盘,充分发挥系统的V(拼行性。获摇划今对于并行数据库的性能有很大影响,目前数据划分方法主要有三种,它们是一维数据划分、多维数据划分和传统物理存储结构的并行化。 (3)新的并行数据操作算法 近年研究表明,使用并行数据操作算法以实现查询并行处理可以充分地发挥多处理机并行性,极大地提高系统查询处理的效率和能力。近年来许多并行算法已被提出,主要是围绕Join操作的算法较多,它们有基于嵌套循环的并行J成n算法,基于黝找一Merge的并行Joln算法以及并行I七sh一Join算法。 (4)查询优化 查询优化不仅是传统数据库的重要组成部分,也是并行数据库的重要组成部分。具有多个J成n操作的复杂查询(简称M」查询)的优化问题是查询优化的核心问题,有关此项研究虽然刚开始,但已取得不少可喜成果。 目前,著名的并行数据库系统有:Arbre,Bubha,%26叮卫11a,Teradat及习〕RS等。随着并行计算机系统的发展,并行数据库也将会得到极大的发展。 (李建中徐洁络)
  
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参考词条