主讲人简介：美国北岸社区学院计算机科学系教授，同时任教于美国东北大学
     讲座摘要：

Distributed cloud computing and Peer-to-Peer (P2P) systems have emerged as an active research field that

 combines techniques which cover networks, distributed computing, distributed database,

and the various distributed applications.Distributed cloud computing and P2P systems scale to voluminous 

information on very large numbers of

 participating nodes in distributed systems. Data mining on large distributed databases is a very 

important research area. Traditional data mining approach on a single machine or client-server network model does not satisfy the requirements from the large distributed databases and

 applications in cloud computing systems. Two important challenges are raised, one is how to 

implement data mining for large distributed databases in cloud computing systems, and the other is 

how to develop parallel data mining algorithms and software tools for the distributed cloud computing

 systems to improve the efficiency.In this talk, a design and implementation of a parallel data mining 

algorithm in a P2P cloud computing system is presented and discussed in detail, which satisfies the 

distribution of the cloud computing system well and makes parallel cloud computing become true. 

The performance and comparison of the parallel algorithm with the sequential algorithm is analyzed 

and evaluated, which presents the parallel algorithm features consistent implementation, higher 

performance, and fine scalable ability.