分布式数据挖掘是一种将传统集中式数据挖掘技术应用在分布式计算环境中的创新方法。在信息技术、通信技术和网络技术的推动下，广电网、移动网、互联网等网络平台快速拓展，形成了大量的基于网络空间的分布式数据。这些分布式数据，包含了广泛的数据类型和数据源，为数据挖掘提供了丰富的资源。然而，这些数据分布于不同的地理位置和不同组织中，传统的集中式数据挖掘方法已经不再适用。因此，分布式数据挖掘技术应运而生，它的核心在于将数据分散存储在不同的节点上，利用分布式计算环境进行数据挖掘，整合局部知识来获得全局知识，提高决策质量。
分布式数据挖掘技术的关键在于数据的局部整合。这一过程涉及到两个主要概念：局部知识和全局知识。局部知识是指在数据源局部站点上获得的知识，而全局知识是指经过整合后得到的、覆盖整个分布式系统的综合知识。由于局部知识整合的方法和质量直接决定了数据挖掘的结果质量，因此，保证局部知识的高质性对于分布式数据挖掘至关重要。
分布式数据挖掘的框架基于“全局分布、局部集中”的原则。数据挖掘过程并不总是完全独立进行，当网络中存在具有较强计算、存储和通信能力的节点时，它们可以充当数据挖掘的中心，将其他节点的数据汇集起来，执行分布式数据挖掘，获得整合后的局部数据挖掘结果，并以此为基础获取全局结果。这种方式的框架示意图如图1所示。
分布式数据挖掘系统根据其架构和工作原理可以分为多个类别。基于网络的分布式数据挖掘系统利用了现代网络的特性，如资源共享、协同工作、开放服务等，以提高数据挖掘的协同性和可靠性。基于元学习的分布式数据挖掘系统，则是将元学习与分布式数据挖掘系统相结合，通过优化算法来提高数据挖掘质量。基于Multi-Agent的分布式数据挖掘系统则利用了多智能体的自治性，保护了局部知识挖掘结果的私密性，同时增加了数据挖掘的自动化程度。基于CDM的分布式数据挖掘系统则以函数视作为一组基函数进行学习，使得数据源能够独立选择合适的学习算法，减少网络通信量。
尽管分布式数据挖掘技术在理论上具有诸多优势，但在实际应用中仍存在共性问题，主要体现在数据挖掘质量和效率两个方面。挖掘质量的问题主要源于各个站点在独立进行数据挖掘时，难以保证局部知识的质量和整合方法的合理性。解决挖掘质量问题的方法可能包括采用更有效的局部知识整合机制、加强数据预处理等。挖掘效率问题通常由于分布式计算环境中节点间的通信和数据传输造成。为了提高效率，可以通过优化数据分配策略、使用高效的数据同步机制、减少不必要的通信等方式来实现。
总而言之，分布式数据挖掘作为一种新兴的数据挖掘技术，为处理大规模分布式数据集提供了有效的解决方案。它不仅能够提高数据挖掘的质量和效率，还能够挖掘出数据集中隐藏的深层次知识，为各种决策支持提供有力的依据。随着分布式计算环境的不断发展和分布式数据挖掘技术的成熟，这一领域有望继续为数据科学和相关行业带来革命性的变化。
