خوارزميات عملية التنقيب عن البيانات

في الواقع تستعد تطبيقات التنقيب عن البيانات لتصبح المستهلك المسيطر للحوسبة الفائقة في المستقبل القريب، حيث هناك ضرورة لتطوير خوارزميات متوازية فعالة لتقنيات استخراج البيانات المختلفة، ومع ذلك فإنّ تصميم مثل هذه الخوارزميات يمثل تحديًا.

إنّ التصنيف والتنبؤ هُما طريقتان رئيسيتان تستخدمان لعملية التنقيب عن البيانات، حيث يم استخدام هاتين الطريقتين لتحليل البيانات ولاستكشاف المزيد حول البيانات غير المعروفة، والتصنيف والتنبؤ هما شكلان من أشكال التنقيب في البيانات

إنّ قابلية التوسع في تقنيات التنقيب عن البيانات مهمة جدًا نظرًا للنمو السريع في حجم قواعد البيانات، حيث أصبح استخدام مصنفات شجرة القرار نموذج تصنيف فعال، والهدف الرئيسي من هذا البحث هو دراسة مصنفات شجرة القرار (SDTC) الحالية وتحليلها للعثور على أفضل الخوارزمية.

إنّ خوارزمية (FP-Growth) هذه طريقة فعالة وقابلة للتطوير لتنقي مجموعة كاملة من الأنماط المتكررة عن طريق تطور جزء النمط باستخدام بنية شجرة بادئة ممتدة؛ لتخزين المعلومات المضغوطة والحاسمة حول الأنماط المتسلسلة المسماة بشجرة النمط المتسلسل (شجرة FP). 

تقدم (BIRCH) مفهومين ميزة التجميع وشجرة ميزات التجميع (شجرة CF) والتي يتم استخدامها لتلخيص وصف المجموعة، كما تسهل هذه الهياكل طريقة التجميع لتحقيق أفضل سرعة وقابلية للتوسع في قواعد البيانات الضخمة، وكما أنّها تجعلها فعالة في التجميع المتزايد والديناميكي للكائنات الواردة.