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如刘君强等设计的smart Miner数据挖掘系统中的算法模块采用了组件对象模型COM技术进行构造,并通过算法描述库为组件提供注册机制,任何符合COM标准的算法模块可方便地加入到系统中。在史忠植等人研究开发的MSMiner系统中各种数据挖掘核心算法以动态链接库DLL的形式加以实现,并可以在系统运行过程中动态加载,该系统中还提供了专门的算法管理模块,通过挖掘算法库管理各种挖掘算法, 并通过元数据的形式提供算法的注册机制。 [1] 知识评价及知识表示层在将挖掘结果呈现给用户之前通过知识评价可以有效地去除冗余的、无用的挖掘结果, 对提高系统的可用性有着重要的意义.知识评价的度量标准主要包括有效性、新颖性、潜在有用性和终可理解性. 聂艳霞等详细介绍了知识评价与数据挖掘过程结合的4 种方式。经验证明,有效的模型并不一定是正确的模型。泰州好的智能推荐特点

数据挖掘是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集;规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来;规律表示是尽可能以用户可理解的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,其主要原因是存在大量数据,可以使用,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。镇江哪里智能推荐调试。主要的优点是可以处理许多数据类型,同时可以并行处理各种数据;

经验证明,有效的模型并不一定是正确的模型。造成这一点的直接原因就是模型建立中隐含的各种假定,因此,直接在现实世界中测试模型很重要。先在小范围内应用,取得测试数据,觉得满意之后再向大范围推广。 [3] (7)实施。模型建立并经验证之后,可以有两种主要的使用方法。第一种是提供给分析人员做参考;另一种是把此模型应用到不同的数据集上。数据挖掘分为有指导的数据挖掘和无指导的数据挖掘。有指导的数据挖掘是利用可用的数据建立一个模型,这个模型是对一个特定属性的描述。无指导的数据挖掘是在所有的属性中寻找某种关系。具体而言,分类、估值和预测属于有指导的数据挖掘;关联规则和聚类属于无指导的数据挖掘。

决策树方法决策树是一种常用于预测模型的算法,它通过将大量数据有目的分类,从中找到一些有价值的,潜在的信息。它的主要优点是描述简单,分类速度快,特别适合大规模的数据处理。有影响和早的决策树方法是由quinlan提出的的基于信息熵的id3算法。它的主要问题是:id3是非递增学习算法;id3决策树是单变量决策树,复杂概念的表达困难;同性间的相互关系强调不够;抗噪性差。针对上述问题,出现了许多较好的改进算法,如 schlimmer和fisher设计了id4递增式学习算法;钟鸣,陈文伟等提出了ible算法等。先在小范围内应用,取得测试数据,觉得满意之后再向大范围推广。

挖掘层该层是数据挖掘系统的,该层的具体实现直接关系到整个系统的功能性和可扩展性。数据挖掘主要包括概念/ 类描述、关联规则分析、分类及预测、聚类分析、孤立点分析和演变分析等几种类型的模式的挖掘,针对各种类型的模式人们又都提出了多种不同的实现算法,对于一个特定的数据挖掘系统应该包括哪些类型的模式挖掘算法则要由该系统的开发目的及其面向的具体应用领域来决定。 [1] 为了提高系统的可扩展性,许多系统采用了组件技术来实现数据挖掘算法及其管理。当前比较成熟的组件技术主要有COM / DCOM、EJB / Java RMI和CORBA / IIOP,组件是指应用系统中可以明确辨识的、具有一定功能的构成模块,一个组件的典型结构包括组件接口和组件实现2 部分,组件接口和组件实现是相互分离的,只要在应用程序中保持统一的接口标准,就可以方便地在系统中加入或替换组件。建立模型是一个反复的过程。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对面对的商业问题有用。扬州购买智能推荐推荐

.相关性分组或关联规则。其目的是发现哪些事情总是一起发生。泰州好的智能推荐特点

当前已出现的商业化数据挖掘软件进一步推动了数据挖掘技术的普及和发展,但在实际应用中仍存在不少问题和需要继续研究改进之处,当前主要的研究方向和发展趋势包括以下几个方面: [1] (1)增强可视化和交互性。一个具有良好的可视化和交互功能的数据挖掘系统可以使用户直观地看和理解数据挖掘任务的定义和执行过程,减少用户挖掘知识的盲目性和挖掘过程中大量无关模式的产生,提高系统的挖掘效率及用户对挖掘结果的满意度和可信度。泰州好的智能推荐特点

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