大规模数据挖掘的并行算法优化与性能评估

张 海英, 哈丽旦· 塔什
新疆轻工职业技术学院

摘要

并行计算在大规模数据挖掘中可提升计算效率并降低资源消耗，本研究围绕数据挖掘算法的并行化，分析主流计 算框架，探讨任务划分、数据存储与通信优化策略，并评估计算复杂度、扩展性及资源利用率。结果表明，合理的任务分 配提升负载均衡性，高效的数据存储优化访问效率，低延迟的通信机制改善计算性能，从而增强数据挖掘能力。研究结论 可为高效并行计算框架构建及数据挖掘优化提供参考。

关键词

并行算法优化；大规模数据挖掘；性能评估

参考

石杰 . 基于云计算环境的数据挖掘算法研究 [J]. 电子

技术与软件工程 ,2023(4):233-236.

陈 叶 旺 , 曹 海 露 , 陈 谊 , 等 . 面 向 大 规 模 数

据 的 DBSCAN 加 速 算 法 综 述 [J]. 计 算 机 研 究 与 发

展 ,2023,60(9):2028-2047.

程红阳 , 叶青 . 基于数据挖掘的学习效果评估算法设

计 [J]. 电子设计工程 ,2022,30(19):15-18+25.