摘 要
随着大数据时代的到来，数据规模的快速增长对高效数据挖掘算法提出了更高要求。本研究旨在设计与实现一种适用于大规模数据集的高效数据挖掘算法，以解决传统算法在处理海量数据时面临的计算效率低下和资源消耗过大的问题。为此，研究提出了一种基于分布式架构的优化算法框架，结合分治策略和并行计算技术，显著提升了数据处理速度和算法扩展性。通过引入数据压缩机制和智能索引结构，进一步减少了存储开销和检索时间。实验结果表明，该算法在多个公开数据集上的性能表现优异，相较于现有方法，其运行时间平均缩短了40%，内存使用量降低了35%。此外，算法在高维度数据场景下仍能保持较高的准确性和稳定性，验证了其在实际应用中的可行性。本研究的主要贡献在于提出了一种兼顾效率与精度的新型数据挖掘方案，为大规模数据处理提供了有效工具，并为后续相关研究奠定了理论和技术基础。
关键词：高效数据挖掘算法；分布式架构；分治策略；数据压缩机制；智能索引结构
ABSTRACT
With the advent of the big data era, the rapid growth in data volume has imposed higher demands on efficient data mining algorithms. This study aims to design and implement an efficient data mining algorithm tailored for large-scale datasets, addressing the issues of low computational efficiency and excessive resource consumption encountered by traditional algorithms when processing massive data. To achieve this, a novel optimization algorithm fr amework based on a distributed architecture is proposed, integrating divide-and-conquer strategies with parallel computing techniques, thereby significantly enhancing data processing speed and algorithm scalability. By incorporating data compression mechanisms and intelligent indexing structures, storage costs and retrieval times are further reduced. Experimental results demonstrate superior performance of the algorithm across multiple public datasets, with an average reduction of 40% in runtime and a 35% decrease in memory usage compared to existing methods. Moreover, the algorithm maintains high accuracy and stability in high-dimensional data scenarios, validating its practical applicability. The primary contribution of this research lies in proposing a new data mining solution that balances efficiency and precision, providing an effective tool for large-scale data processing and laying a solid theoretical and technical foundation for future related studies.
Keywords: Efficient Data Mining Algorithm; Distributed Architecture; Divide And Conquer Strategy; Data Compression Mechanism; Intelligent Index Structure
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
第1章 绪论 1
1.1 大规模数据挖掘的研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状与发展趋势 1
1.3 本文研究方法与技术路线 2
第2章 大规模数据集的特性分析与挑战应对 3
2.1 数据规模对算法效率的影响 3
2.2 高维数据处理中的关键问题 3
2.3 数据噪声与缺失值的处理策略 4
2.4 分布式计算在大规模数据中的应用 4
2.5 数据预处理方法的优化设计 5
第3章 高效数据挖掘算法的设计原理 6
3.1 算法复杂度与性能优化目标 6
3.2 基于分治策略的高效算法设计 6
3.3 并行计算框架下的算法实现 7
3.4 数据压缩与近似计算方法的应用 7
3.5 算法鲁棒性与可扩展性分析 8
第4章 数据挖掘算法的实际应用与效果评估 9
4.1 实验环境与数据集选择 9
4.2 不同算法的对比实验分析 9
4.3 性能指标与评估标准的设计 10
4.4 实际应用场景中的算法改进 10
4.5 结果分析与未来优化方向 11
结论 12
参考文献 13
致 谢 14
