an important research problem (Raja

an important research problem (Rajaraman and Ullman, 2011; Wu
et al., 2014; Zhou et al., 2014).
Mining with big data or big data mining is very hard to manage
using the current methodologies and data mining software
tools due to their large size and complexity (Fan and Bifet, 2012).
In other words, using a single personal computer (PC) to execute
the data mining task over large scale datasets requires very
high computational costs. It is necessary to use more powerful
computing environments to efficiently process and analyze big
data.
According to Wu et al. (2014), the solutions for the problem of
mining large scale datasets can be based on the parallel and cloud
computing platforms. In principle, parallel computing focuses on
dividing the chosen (large) problem into smaller ones, each of
which (i.e. calculation) is carried out by one single processor individually,
so that a computation composed of a number of calculations
is performed concurrently in a distributed and parallel manner
(Gottlieb and Almasi, 1989). This leads to some research issues

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปัญหาการวิจัยที่สำคัญ (Rajaraman และ Ullman, 2011 วูet al. 2014 โจว et al. 2014)เหมืองแร่กับข้อมูลขนาดใหญ่หรือข้อมูลขนาดใหญ่ เหมืองยากมากในการจัดการโดยใช้วิธีการปัจจุบันและซอฟต์แวร์การทำเหมืองข้อมูลเครื่องมือขนาดใหญ่และซับซ้อน (พัดลมและ Bifet, 2012)คอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล (PC) ที่ใช้ในคำอื่น ๆ การดำเนินการงานทำเหมืองข้อมูลผ่านชุดข้อมูลขนาดใหญ่จำเป็นต้องใช้มากคำนวณค่าใช้จ่ายในการ จำเป็นต้องใช้มีประสิทธิภาพมากขึ้นสภาพแวดล้อมการประมวลผล และวิเคราะห์ขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพในการใช้งานข้อมูลตาม Wu et al. (2014), การแก้ไขปัญหาสำหรับปัญหาของเหมืองแร่ชุดข้อมูลขนาดใหญ่สามารถอิงขนานและคลาวด์คอมพิวเตอร์แพลตฟอร์ม ในหลักการ แบบขนานคอมพิวเตอร์เน้นบนหารในปัญหา (ใหญ่) เป็นคนเล็ก แต่ละซึ่ง (เช่นการคำนวณ) จะดำเนินการ โดยหนึ่งเดียวตัวประมวลผลเป็นรายบุคคลเพื่อให้การคำนวณประกอบด้วยจำนวนของการคำนวณดำเนินการพร้อมกันในลักษณะขนาน และแบบกระจาย(Gottlieb และ Almasi, 1989) นี้นำไปสู่ปัญหาวิจัย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ปัญหาการวิจัยที่สำคัญ (Rajaraman และ Ullman 2011; Wu
et al, 2014;.. โจว et al, 2014).
การทำเหมืองแร่ที่มีข้อมูลขนาดใหญ่หรือการทำเหมืองข้อมูลขนาดใหญ่เป็นเรื่องยากมากที่จะจัดการ
โดยใช้วิธีการในปัจจุบันและซอฟแวร์การทำเหมืองข้อมูล
เครื่องมือเนื่องจาก ขนาดใหญ่ของพวกเขาและความซับซ้อน (Fan และ Bifet 2012).
ในคำอื่น ๆ โดยใช้เครื่องคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลเดี่ยว (PC) ในการดำเนินการ
งานการทำเหมืองข้อมูลผ่านชุดข้อมูลขนาดใหญ่มากต้องใช้
ค่าใช้จ่ายในการคำนวณสูง มันเป็นสิ่งจำเป็นที่จะใช้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
สภาพแวดล้อมการประมวลได้อย่างมีประสิทธิภาพในการประมวลผลและวิเคราะห์ขนาดใหญ่
ข้อมูล.
ตามที่ Wu et al, (2014) การแก้ปัญหาสำหรับปัญหาของ
การทำเหมืองแร่ชุดข้อมูลขนาดใหญ่จะขึ้นอยู่กับแบบขนานและระบบคลาวด์
แพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์ ในหลักการคำนวณแบบขนานมุ่งเน้นไปที่
การหารได้รับการแต่งตั้งปัญหา (ขนาดใหญ่) เป็นคนเล็กแต่ละแห่ง
ซึ่ง (เช่นการคำนวณ) จะดำเนินการโดยหนึ่งในโปรเซสเซอร์เดียวเป็นรายบุคคล
เพื่อให้การคำนวณประกอบด้วยจำนวนของการคำนวณ
จะดำเนินการควบคู่กันไปในการกระจาย และลักษณะคู่ขนาน
(Gottlieb และ Almasi, 1989) นี้นำไปสู่ปัญหาการวิจัยบางอย่าง