大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘平臺的設(shè)計研究

孫馬莉

(安徽新華學(xué)院 財會與金融學(xué)院，安徽 合肥 230088)

?

大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘平臺的設(shè)計研究

孫馬莉

(安徽新華學(xué)院 財會與金融學(xué)院，安徽 合肥 230088)

大數(shù)據(jù)時代的到來給人們帶來豐富信息量的同時，也給人們獲取有效數(shù)據(jù)帶來了不便。怎樣從海量的數(shù)據(jù)里迅速、準(zhǔn)確的獲取所需信息是目前亟待解決的難題。為了解決這一問題，本文設(shè)計了大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘平臺；并對平臺中應(yīng)該的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和算法做了進(jìn)一步研究分析。

大數(shù)據(jù)環(huán)境；數(shù)據(jù)挖掘；平臺設(shè)計

互聯(lián)網(wǎng)的用戶伴隨互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的飛速發(fā)展也在快速增加，目前每天使用人數(shù)達(dá)到數(shù)十億，用戶的互聯(lián)網(wǎng)操作行為會導(dǎo)致大量信息數(shù)據(jù)的產(chǎn)生。有統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，全球數(shù)據(jù)總量每年在以ZB(1ZB=10＾21KB)為單位增長，其中有接近9成以上的數(shù)據(jù)產(chǎn)生于近幾年[1]。全球的數(shù)據(jù)總量預(yù)計在2020年能達(dá)到40ZB。飛速增長的數(shù)據(jù)量帶領(lǐng)人們直接邁入了“信息過載”的時代環(huán)境中[2]。人們希望通過這些數(shù)據(jù)的保存和分析，對其背后隱含的價值和模式進(jìn)行深入的研究和提取。新的問題和需求必將帶來新的挑戰(zhàn)，具體體現(xiàn)為大數(shù)據(jù)的處理、存儲以及具體的數(shù)據(jù)挖掘方法。

本文基于上述研究背景，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下構(gòu)建設(shè)計了數(shù)據(jù)挖掘平臺。其目的和意義是在數(shù)據(jù)量激增的時代，通過平臺的海量數(shù)據(jù)存儲和挖掘能力，方便用戶的使用，用戶只需對平臺接口進(jìn)行訪問即可獲取具體的服務(wù)，也即是說用戶在應(yīng)用過程中只需重點關(guān)注本身的業(yè)務(wù)邏輯即可，有效的節(jié)約了數(shù)據(jù)挖掘方面的成本。

1 大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘平臺的設(shè)計

1.1 平臺整體架構(gòu)設(shè)計

在設(shè)計的數(shù)據(jù)挖掘平臺中，大數(shù)據(jù)的存儲和挖掘能力是主要核心功能所在。本文在設(shè)計系統(tǒng)架構(gòu)時通過分層思想的應(yīng)用，根據(jù)系統(tǒng)模塊的功能作用，把整個系統(tǒng)劃分為服務(wù)中間層、基礎(chǔ)能力支持層以及業(yè)務(wù)應(yīng)用層三個層次，圖1給出了具體的系統(tǒng)架構(gòu)示意圖。

圖1 大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘平臺系統(tǒng)框架

首先是業(yè)務(wù)應(yīng)用層，在基于云計算的數(shù)據(jù)挖掘平臺中，該層是作為使用者存在的，只要有數(shù)據(jù)挖掘能力需求即可應(yīng)用，值得注意的是，該層并不屬于數(shù)據(jù)挖掘平臺，只是屬于用戶層面的業(yè)務(wù)應(yīng)用，是系統(tǒng)的重要參與者。這里的用戶指的是業(yè)務(wù)系統(tǒng)的開發(fā)者，其根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求，對數(shù)據(jù)挖掘平臺提供的接口進(jìn)行調(diào)用，進(jìn)一步的獲取大數(shù)據(jù)存儲和挖掘能力，實現(xiàn)對應(yīng)用層系統(tǒng)的構(gòu)建。這樣設(shè)計的優(yōu)點體現(xiàn)在應(yīng)用系統(tǒng)無需對底層的實現(xiàn)投入過多精力，只需重點研究系統(tǒng)的業(yè)務(wù)邏輯即可，使系統(tǒng)的復(fù)雜性降到最低，節(jié)約了開發(fā)投入和維護(hù)的成本，同時開發(fā)者的效率也得到了顯著提升。

其次是服務(wù)中間層，該層的作用是承上啟下，是基礎(chǔ)能力支持層與業(yè)務(wù)應(yīng)用層之間的連接橋梁，簡單來說，服務(wù)中間層的實現(xiàn)是通過封裝系統(tǒng)的管理功能和基礎(chǔ)服務(wù)支持層的能力，通過Restful方式，把服務(wù)接口提供給用戶使用。從功能上來說，服務(wù)中間層包括數(shù)據(jù)挖掘算法、數(shù)據(jù)文件管理、用戶管理以及權(quán)限管理四個模塊。

最后是基礎(chǔ)能力支持層，在整個系統(tǒng)架構(gòu)中，基礎(chǔ)能力支持層處在最底層，其能力是最基本的大數(shù)據(jù)處理和存儲能力。嚴(yán)格來說，對海量數(shù)據(jù)的處理和存儲使用并不局限在分布式技術(shù)上，對于業(yè)務(wù)應(yīng)用層的應(yīng)用而言，基礎(chǔ)能力支持層的實現(xiàn)是透明公開的。

1.2 系統(tǒng)平臺的功能設(shè)計

在通用數(shù)據(jù)挖掘平臺中，目前多設(shè)計為數(shù)據(jù)挖掘、處理和可視化三個功能模塊，圖2給出了具體的功能模塊示意圖。

圖2 平臺功能模塊圖

圖3給出了三個模塊之間的關(guān)系示意圖，三個模塊之間通過相互聯(lián)系、相互制約，形成了一個有機(jī)整體。

圖3 系統(tǒng)平臺功能模塊關(guān)系圖

1.3 平臺主要模塊設(shè)計

首先是數(shù)據(jù)處理模塊，該模塊共包含兩個子模塊，分別負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的提取和預(yù)處理。數(shù)據(jù)提取子模塊的功能是在數(shù)據(jù)庫服務(wù)器中，把外部數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)集成到指定的數(shù)據(jù)表中。數(shù)據(jù)預(yù)處理子模塊的功能是對數(shù)據(jù)庫服務(wù)器集成的外部數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)進(jìn)行通用處理，如處理噪聲和缺失值等。數(shù)據(jù)經(jīng)過處理之后提供給數(shù)據(jù)挖掘模塊使用。

數(shù)據(jù)挖掘模塊是對各類數(shù)據(jù)挖掘算法的集成，共包含四個子模塊，分別為分類分析、聚類分析、預(yù)測分析以及關(guān)聯(lián)分析。數(shù)據(jù)挖掘使用的是數(shù)據(jù)提取和預(yù)處理子模塊處理完成的數(shù)據(jù)。本文研究的重點就是數(shù)據(jù)挖掘模塊，下文會更加詳細(xì)的介紹該模塊。

可視化模塊共包含兩個子模塊，分別為挖掘結(jié)果可視化和原始數(shù)據(jù)可視化。其中原始數(shù)據(jù)可視化主要是展示在數(shù)據(jù)庫中集成的數(shù)據(jù)，便于用戶對數(shù)據(jù)特征的了解，使其在對數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行選擇時更具針對性。比如，當(dāng)我們從散點圖上看到呈線性分布的數(shù)據(jù)時，在建模分析時就可以采用線性回歸分析方法[3]。挖掘結(jié)果可視化主要是展示具體的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果，便于用戶對數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的理解和查看。在結(jié)果可視化的設(shè)計中，針對數(shù)據(jù)挖掘算法的不同，可以有針對性的對可視化功能進(jìn)行設(shè)計。

2 平臺中的分類技術(shù)

在數(shù)據(jù)挖掘的研究中，分類技術(shù)一直是其中的研究熱點和重點，并廣泛應(yīng)用在多個領(lǐng)域[4]。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，我們把y=f(x1,x2,…,xd)確定為函數(shù)模型，其中，分類變量為yi，特征變量為xi,i=1,2,…,d。當(dāng)分類變量為離散變量時被稱為分類，也即是dom(y)={y1,y2,…,yn}，目前主要有兩種分類觀點。

首先是在決策邊界基礎(chǔ)上的分類，在空間中，yk類的決策區(qū)域是指所有存在yk的區(qū)域，當(dāng)在yk類的決策區(qū)域內(nèi)落有一個數(shù)據(jù)點時，該數(shù)據(jù)點就相應(yīng)的屬于yk類。采用這種分類觀點的代表是決策樹分類。

一般而言，分類操作包括以下步驟[5]：首先，基于給定的訓(xùn)練集對合適的映射函數(shù)進(jìn)行挑選，也可稱為模型訓(xùn)練階段；其次，通過訓(xùn)練完成的函數(shù)模型對大數(shù)據(jù)的具體類別進(jìn)行預(yù)測，或者通過函數(shù)模型的使用，描述數(shù)據(jù)集中每一類別的數(shù)據(jù)，生成相應(yīng)的分類規(guī)則。圖4給出了具體的分類應(yīng)用流程示意圖。

圖4 分類的應(yīng)用程序

3 平臺中的聚類算法

在聚類算法中，基于劃分的經(jīng)典算法是K-means算法，其參數(shù)為k，對象共有n個，對象劃分的k個簇內(nèi)相似度較高，但是簇間的相似度相對較低[6]。我們用兩個對象之間的歐氏距離計算他們的相似度。

K-means算法具有以下流程：從n個對象中隨機(jī)的對k個對象進(jìn)行挑選，每個對象默認(rèn)為該簇的中心。在其余的n-k個對象中，按照簇中心與對象距離的遠(yuǎn)近進(jìn)行簇的劃分。簇劃分完成之后，對每個簇的平均值進(jìn)行計算，并把計算結(jié)果作為簇的新中心。并不斷反復(fù)以上過程，直至準(zhǔn)則函數(shù)收斂為止。在計算過程中，該算法使用的準(zhǔn)則是平方誤差方法，具體的定義為：

其中，對每一個聚類數(shù)據(jù)對象求平方誤差，對其求和就組成了E，P是給定的數(shù)據(jù)對象，也可表示為空間點，簇Ci的平均值用mi表示。

K-means算法試圖通過k的劃分達(dá)到平方誤差函數(shù)值最小的目的。實驗結(jié)果表明，當(dāng)簇與簇之間有較明顯區(qū)別，同時簇是密集的時候，具有較好的應(yīng)用效果。該算法在大數(shù)據(jù)的處理過程中，表現(xiàn)出了較高的效率和可伸縮性。

只有在定義了簇的平均值的情況下才能使用K-means算法，對于一些行業(yè)來說，這點適用性不強(qiáng)，該算法還有一個缺點就是必須給定一個聚類個數(shù)k。K-means算法還不能應(yīng)用在對大小差異很大以及非凸面形狀的簇上。而且K-means面向孤立點和噪聲數(shù)據(jù)的時候敏感性較強(qiáng)，這類數(shù)據(jù)能極大的影響到數(shù)據(jù)的平均值，容易導(dǎo)致在出現(xiàn)局部最優(yōu)解的同時不能實現(xiàn)全局最優(yōu)解，也即是說在輸入同樣參數(shù)的情況下，不穩(wěn)定的聚類結(jié)果也可能導(dǎo)致出現(xiàn)完全不同的聚類結(jié)果。

4 挖掘平臺中的關(guān)聯(lián)規(guī)則

一些研究者定義了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘問題的概念，這些定義目前也得到了大多數(shù)研究者的認(rèn)可，下面列出了一些具體的定義描述[7]。

事物和項目：把D={T1,T2,…,Tm} Tk={i1,i2,…,in}記為關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的數(shù)據(jù)集，其中事務(wù)就是其中Tk=(k=1,2,…,m)，事務(wù)數(shù)據(jù)庫為D，項目定義為ip=(p=1,2,…,n)。

項集：D中所有項目的集合設(shè)為I=(i1,i2,…,it)是。其中I的子集就是事務(wù)Tk包含的項集。按照關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，一個包含k個項的項集，被稱為k-項集。

關(guān)聯(lián)規(guī)則：一般用R:X?Y表示關(guān)聯(lián)規(guī)則，其表達(dá)的規(guī)律是當(dāng)出現(xiàn)X中的項目時，Y中的項目也會隨之出現(xiàn)。

項集的最小支持度閥值：當(dāng)項集滿足最小支持度閾值時，可以產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則。

關(guān)聯(lián)規(guī)則產(chǎn)生的條件是項集必須滿足的，最小支持度閥值通常被記作min_sup。支持度大于或等于min_sup的項集稱為頻繁項集。如果k-項集的支持度大于或等于min_sup，則稱其為頻繁k-項集，記作Lk。

頻繁項集：當(dāng)項集滿足最小支持度閾值時，可以產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則。當(dāng)最小支持度閾值小于或等于項集時，該項集被稱為頻繁項集。

為了更好的對關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度和支持度進(jìn)行闡述，我們給出了一個具體的商品購買實例加以說明和分析。假設(shè)在某一個關(guān)聯(lián)規(guī)則中，X4為條件項集，Y為結(jié)果項集，支持度是對X和Y一起出現(xiàn)的概率進(jìn)行計算，置信度是對X中含有Y概率的計算。

表1給出了具體的購買記錄，表2是與其對應(yīng)的商品購買二維表。

表1 商品舉例

表2 商品購買二維表

綜上所述，在數(shù)據(jù)挖掘過程中使用關(guān)聯(lián)規(guī)則其實就是在給定的數(shù)據(jù)庫中，找出用戶設(shè)定關(guān)聯(lián)規(guī)則中置信度和支持度的最小值，也被稱為強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。

5 結(jié)論

本文通過對大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘平臺的設(shè)計及平臺中應(yīng)用的典型技術(shù)和算法的研究，有效緩解了當(dāng)前海量數(shù)據(jù)對人們有效信息收索工作的沖擊。平臺通過先進(jìn)的挖掘算法和可視化的顯示技術(shù)，使人們能夠更快速、準(zhǔn)確、直觀的獲取所需信息。

[1] 邵峰晶，于忠清，王金龍，等.數(shù)據(jù)挖掘原理與算法(第二版)[M].北京:科學(xué)出版社，2009.

[2]林霞,等.一種數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J].電腦知識與技術(shù)，2010:1293-1295.

[3]王熙照,等.學(xué)習(xí)特征權(quán)值對K-均值聚類算法的優(yōu)化[J].計算機(jī)研究與發(fā)展，2003(06):869-873.

[4]Yang Lai，Shi Zhong Zhiusing Java Persistence API，Information Technology，An Efficient Data Mining Framework on Hadoop IEEE International Conference on Computer and2011,156-159.

[5]Wang C, Ren K, Yu S, et al. Achieving usable and privacy-assured similarity search over outsourced cloud data [C]//INFOCOM,2012 Proceedings IEEE.IEEE,2012,451-459.

[6]Xue,G.,Lin,C.,Yang,Q.,etal. Scalable collabor Ativecluster-based smoothing[C].In:Proceedings of the ACM SIGIRpp.114-121.filtering usingConference 2005.

[7]Ruoing Jin. Ge Parallelization of Yang Gagan Mining Agrawal. gorithmsemer. Shared Memory Data Techniques. Programming Interface. And Performance[J].Engineering.2005.17(1).71-89IEEE Transactions on Knowledge and Data.

[責(zé)任編輯：張懷濤]

2016-05-26

2014省質(zhì)量工程“軟件工程綜合實踐教育中心”(項目號：2014SXZX021)；2013校級質(zhì)量工程項目：《新華—達(dá)內(nèi)科技校企合作實踐教學(xué)基地》(項目編號：2013xqjdx02)

孫馬莉(1981-)，女，安徽蚌埠人，講師，研究方向為數(shù)據(jù)挖掘。

TP311

A

1671-5330(2016)05-0105-04