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文檔簡介
1、作為一種新的數(shù)據(jù)分析工具,數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展十分迅速。各種類型的數(shù)據(jù)集都可以作為數(shù)據(jù)挖掘的對象。面對現(xiàn)今越來越多的數(shù)據(jù)源和越來越大的數(shù)據(jù)量,數(shù)據(jù)挖掘能夠有效地從中獲取有價值的信息,并可以使人們更好地預(yù)測未來可能出現(xiàn)的數(shù)據(jù)信息,從而提高工作效率。隨著挖掘算法研究的日益成熟,對數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的研究自然成為當(dāng)前的新興熱點。然而當(dāng)前對數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的研究大部分集中在整體的框架設(shè)計及基于新技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用上,而幾乎沒有探討?yīng)毩⒔M件的設(shè)計方式。本文在對數(shù)
2、據(jù)挖掘的一般過程及相關(guān)算法進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,提出了一種基于J2EE組件技術(shù)的通用的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)框架。在此框架各模塊對應(yīng)組件的設(shè)計思路上,提出了一種擴(kuò)展性更好、耦合度更低的設(shè)計方式。文中借鑒并擴(kuò)展了SPSS Clementine中節(jié)點的設(shè)計形式,并對挖掘過程進(jìn)行了有效的分解與重組,從而將整個過程良好地節(jié)點化。在挖掘流程的表達(dá)上,通過使用XML組合若干挖掘節(jié)點為節(jié)點鏈的方式有效地降低了系統(tǒng)的耦合性,并在此基礎(chǔ)上提出了基于挖掘主題的組織方式。
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