摘要
摘要：在大数据环境下，数据挖掘算法的优化变得至关重要。随着数据量的爆炸性增长，传统的数据挖掘算法面临着效率和性能的挑战。同时，云计算提供了弹性扩展的计算资源，为数据挖掘算法提供了强大的支撑。此外，内存优化和存储策略，如使用列存储和数据压缩，可以在不牺牲性能的前提下降低数据处理的内存需求。然而，大数据挖掘算法优化也面临着一系列挑战。数据安全和隐私保护是首要问题，尤其是在医疗或金融领域，数据的敏感性要求在算法设计时必须考虑数据加密和匿名化技术。同时，随着AI的普及，算法的可解释性和透明度受到关注，如使用可解释的机器学习模型以增强用户对预测结果的理解和信任。面对这些挑战，研究者和实践者需要探索新的算法结构和理论，以适应大数据环境并满足社会的期望。总结来说，大数据环境下的数据挖掘算法优化是一个持续演进的领域，需要综合考虑计算效率、数据安全、模型解释性等多个维度。只有这样，我们才能充分利用大数据的潜力，推动科学、商业和社会的持续创新。
出版日期
2024年08月09日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
