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基于Agent的頻繁模式挖掘

2512797 2009-08-21 | rar | 170 | 次下載 | 2積分

資料介紹

頻繁模式挖掘是數據挖掘中的一個重要部分，現有的模型具有各自的優點，但在智能
性方面表現較差。對于已經存在的Agent 系統，多數都是以語言的形式進行描述，本文對Agent 進行形式上的描述，并應用到數據挖掘的模型中，使其智能性得到提高，并有很高的可移植性。
關鍵詞智能Agent; 數據挖掘; 頻繁模式挖掘
隨著數據量的迅速增長，人們越來越重視使用數據挖掘技術來處理大量的數據。數據挖
掘是從大量數據中提取出可信、新穎、有效數據的一個處理過程。它是一個多學科相交叉的領域，例如數據庫系統、統計學、機器學習等。目前，數據挖掘技術已經得到廣泛的應用，尤其是頻繁模式的挖掘更是吸引了大量研究人員的目光。數據挖掘過程通常是一個多階段的過程，它包含了多個步驟像數據準備，預處理等。用數據挖掘來解決問題及將問題分配給數據挖掘子系統的過程中需要依賴人的思維來安排和控制某一個具體的步驟。Agent 技術的興起為數據挖掘增添了活力，但現在的研究工作一般是使用某種特定的工具來將Agent 的思想以描述性的語言體現到某個實際系統中，很少使用形式化的方法來描述Agent 的行為，尤其對于Agent 內部的動作的決策，事務的處理過程等，這使得所提出的Agent 系統缺少普遍性。
本文研究了一種通用性較強的Agent 框架，并將此框架與頻繁模式挖掘過程相結合，使數據挖掘過程更加完善。