基于Agent的分布式数据挖掘系统

本文致力于研究如何将多代理技术应用于分布式数据挖掘中的课题,通过分析典型分布式结构的Web服务器日志,设计Web日志挖掘系统的体系结构、各个代理的具体研究设计工作等。本文将多代理技术与Web日志挖掘技术结合起来,一方面可以更清晰的进行数据挖掘系统的设计,另一方面可以充分利用多代理技术来提高数据挖掘的效率,从而对基于Agent的分布式数据挖掘系统的理论意义和应用层面价值进行探索。     

结合Web服务技术探究数据挖掘体系的构建思路

随着信息技术的不断发展,传统的主要面向集中的数据源的数据挖掘系统已经不能满足时代发展的需要,web分布式数据挖掘技术应运而生,作为新兴的数据挖掘技术,建立了分布式计算平台,解决了传统数据挖掘技术中常见的操作困难、效率低、传输过程中安全性不能得到保证等问题。在web服务的基础上建立的分布式数据挖掘体系,可以挖掘出分布式异构环境下的大量数据,并且对数据隐私保护起着重要的作用。这样不仅使分布式数据挖掘系统处理大规模分布式异构数据得到用户的满足,也大大提高了系统的安全性、可扩展性、可交互性等。本文内容主要涉及到web服务、web挖掘技术的概念、于Web服务的分布式数据挖掘体系结构。     

分布式数据挖掘的集成体系结构研究

分析了分布式挖掘实现中的一些难点,并引入移动Agent来设计了一个分布式数据挖掘系统的体系结构,最后分析了分布式数据挖掘亟待解决的问题。     

基于XML的Web数据挖掘模型的设计

目前很多网站都是用HTML构建的,要真正做到高效准确的挖掘数据非常困难,XML的出现为基于Web的数据挖掘带来了便利.在研究Web数据挖掘技术的基础上,利用XML数据抽取技术将半结构化数据映射为结构化数据,建立了一个具有基本挖掘功能的面向多种Web数据的挖掘系统模型Web_mining.最后将Agent技术引入数据挖掘,提出了一种基于Agent技术的体系结构,用来实现大容量的数据在分布式存放情况下的数据挖掘,并对基于Web的数据挖掘技术进行深入的研究和探讨.     

基于RESTFUL的面向服务数据挖掘原型系统的设计与实现

目前大多数服务是通过用RPC风格构建的,然而RPC风格的架构在可扩展性、耦合性和安全性等方面存在着瓶颈。结合分布式数据挖掘系统的特点,提出基于RESTFUL服务的分布式数据挖掘架构的思想,依据设计并实现一个对多节点上数据库频繁项集挖掘系统。实例论证了面向服务数据挖掘的合理性及利用RESTFUL服务实现分布式数据挖掘的优势。     

基于网格的分布式数据挖掘模型研究

基于网格的分布式知识发现和挖掘越来越受到学术界的重视。分析了现有的分布式数据挖掘系统的不足,提出了一种基于OGSI.NET的分布式数据挖掘的框架模型,并给出了该模型的软件部署方案。     

基于知识管理的分布数据挖掘集成化体系结构

为了实现分布式数据挖掘与知识管理的有效结合,减少重复挖掘劳动,提高分布式数据挖掘系统的智能化和运行效率,促进知识价值的提升,在充分分析系统功能需求的基础上,提出了一种基于知识管理的分布式数据挖掘集成化体系结构,并对该体系结构的工作流程及若干关键技术进行了研究,最后以分布式客户分类数据挖掘与知识管理为例,探索了该体系结构的具体实现机制。     

改进Apriori挖掘算法的网格实现

科学和工商业应用需要分析分布在各异构站点的海量数据。传统的关联规则挖掘算法探讨的对象基本上都是集中式的数据集,对分布式的动态数据库群无能为力,因而迫切需要对分布式数据挖掘算法进行研究探讨。在研究OGSA面向服务的体系结构基础上,将网格技术与数据挖掘技术有机地结合在一起,提出了一种基于网格的分布式关联规则挖掘方法。是改进Apriori挖掘算法在网格环境下的具体应用。仿真实验表明方法具备网格的并行挖掘特性,能够成功实现位于多个异构站点E的分布式数据挖掘,且挖掘速度和运算效率较之集中式Apriori挖掘算法有较大幅度的提高。     

基于Agent的分布式空间数据挖掘研究

在介绍数据挖掘、空间数据挖掘、Agent技术的概念和特点的基础上,将Agent技术引入分布式空间数据挖掘.提出了基于Agent的分布式空间数据挖掘系统结构图,并介绍了基于Agent的分布式空间数据挖掘过程.     

基于XML的Web分布式数据挖掘系统研究

在目前很多网站都是基于HTML的,要对Web进行挖掘面临很多困难。XML的出现给基于Web的数据挖掘带来便利。利用XML和分布式数据挖掘技术将分布在世界各地的Web数据映射为结构化的数据,建立一个具有基本挖掘功能的分布式挖掘模型,并给出实现方案。