分布式数据挖掘是现代数据分析领域的一个重要研究方向，为了实现在分布式环境下对海量数据进行高效、准确的挖掘和分析，研究者们提出了多种研究方法。本文将介绍一些常见的分布式数据挖掘论文的研究方法。
1.并行计算方法：在分布式环境下，数据通常分布在多个节点上，利用并行计算的方法可以将数据分解为多个任务，并在节点间进行协调和通信，实现高效的计算和数据处理。其中，MapReduce是一种常见的并行计算模型，被广泛应用于分布式数据挖掘中。
2.分布式聚类算法：聚类是一种常见的数据挖掘任务，用于将数据分为不同的类别。在分布式环境下，研究者们提出了多种分布式聚类算法，如基于划分策略的K-means算法、基于层次划分策略的BIRCH算法等，这些算法可以在不同的节点上并行地处理部分数据，并最终得到全局的聚类结果。
3.分布式分类算法：分类是一种常见的数据挖掘任务，用于将数据分为预定义的类别。在分布式环境下，研究者们提出了多种分布式分类算法，如基于集成学习的Bagging算法、基于模型划分的分布式决策树算法等，这些算法可以在不同的节点上并行地构建多个分类器，并最终通过集成的方式得到最终的分类结果。
4.分布式关联规则挖掘算法：关联规则挖掘是一种常见的数据挖掘任务，用于发现数据中的频繁项集和关联规则。在分布式环境下，研究者们提出了多种分布式关联规则挖掘算法，如基于MapReduce框架的FP-Growth算法、基于分区的Apriori算法等，这些算法可以在不同的节点上并行地挖掘频繁项集，并最终得到全局的关联规则。
总之，分布式数据挖掘论文的研究方法有很多种，上述所提到的仅仅是其中的一部分。随着分布式计算和数据挖掘技术的不断发展，研究者们将继续提出新的方法和算法，以解决分布式环境下的挑战和问题，为实现高效、准确的分布式数据挖掘提供更好的技术支持。
