Detta papper erbjuder en skalbar och robust distribuerad algoritm för beslut träd induktion i stora Peer-to-Peer (P2P) miljöer. Att beräkna ett beslutsträd i så stora distribuerade system med hjälp av standardcentraliserade algoritmer kan vara mycket kommunikationskrävande och opraktiskt på grund av synkroniseringskraven. Problemet blir ännu mer utmanande i det distribuerade strömövervakningsscenariot där beslutsträdet behöver uppdateras som svar på förändringar i datadistributionen. Detta papper presenterar en alternativ lösning som fungerar på ett helt asynkront sätt i distribuerade miljöer och erbjuder låg kommunikation overhead, en nödvändighet för skalbarhet. Den hanterar också sömlöst förändringar i data och kamratfel. I rapporten presenteras omfattande experimentella resultat för att bekräfta de teoretiska påståendena.
Bhaduri m.fl. REF utvecklar en skalbar distribuera algoritm för beslut träd induktion i peer-to-peer miljö, som fungerar på ett helt asynkront sätt och har en låg kommunikation overhead.
Distributed Decision-Tree Induction in Peer-to-Peer Systems
{'venue': 'Statistical Analysis and Data Mining', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}