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隨著互聯網的發展和云計算技術的廣泛應用，許多數據存儲在不同的服務器上，分布式數據挖掘技術應運而生。智能agent在各自的站點上得到部分挖掘結果，分布式數據挖掘可以將這些部分的挖掘結果聚合成為全局的結果。文中主要處理的是分布式數據挖掘過程中的分類問題，針對一些特征的數據分別存儲于不同的數據源上，提出了一種基于判斷聚合模型的分類算法。該算法中每一個 agent要對一個案例屬于某一個目標類的可能性進行判斷，然后利用判斷聚合模型將這些 agent的判斷進行聚合，形成全局的分類結果。基于判斷聚合模型的分類算法將邏輯和社會選擇理論的技術應用于解決分布式數據挖掘的分類問題，這種新的算法不需要大規模地傳輸和轉化數據，節省了傳輸成本，提高了分類效率，冋時有效地保護了數據的安全性。
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