面向服务的云数据挖掘引擎的研究_余永红

资 源 简 介

面向服务的云数据挖掘引擎的研究_余永红

详 情 说 明

随着大数据时代的到来，传统数据挖掘工具面临计算资源不足和扩展性差的问题。余永红提出的面向服务的云数据挖掘引擎通过将分布式计算与微服务架构相结合，为海量数据挖掘提供了新的解决方案。该引擎的核心思想是将数据挖掘流程拆解为标准化服务模块，包括数据采集、预处理、特征工程、模型训练等组件，各模块通过RESTful API进行协同。

系统采用容器化部署实现资源隔离，利用Kubernetes进行动态扩缩容，这使得算法任务能根据负载自动分配计算资源。特别针对高维稀疏数据，引擎内置了基于MapReduce的并行特征选择服务，有效降低后续建模的计算复杂度。实验表明，在电信用户行为分析场景下，该架构相比传统单机方案能提升3-8倍的吞吐量，且支持千亿级样本的分布式关联规则挖掘。

值得关注的是其弹性计费模型，用户可按需租用GPU推理服务或批量训练服务，这种细粒度资源调度大幅降低了中小企业的AI应用门槛。未来该架构可进一步融入联邦学习能力，以解决跨云数据协作时的隐私保护问题。