PMML在居住建設健康影響規(guī)律模型中的應用與實現.pdf

1、居住健康的研究理念是在滿足住宅基本建設要素的基礎上，提升健康要素，滿足居住者生理、心理、道德和社會適應等多層次的健康需求，以促進可持續(xù)發(fā)展，營造出安全、便利、舒適、健康的居住環(huán)境。隨著信息技術的日益普及，數據挖掘技術被廣泛應用于各行各業(yè)的數據分析和知識發(fā)現領域，但對于居住建設健康影響規(guī)律發(fā)現及評估領域，數據挖掘技術卻鮮有作為，同時數據挖掘技術也面臨著較大的挑戰(zhàn)，不同廠商對數據挖掘模型有著不同的定義，妨礙了挖掘模型在不同數據挖掘系統(tǒng)之間的

2、共享。
　　 為此，本文提出了基于PMML的數據挖掘系統(tǒng)架構，并以居住建設健康影響與評估領域為應用背景，研究并開發(fā)了基于PMML的居住建設健康影響規(guī)律發(fā)現及評估軟件，具體的研究內容如下：
　　 首先，在探討數據挖掘一般理論的基礎上，研究了數據挖掘模型標記語言PMML的基本原理；在對決策樹算法模型簡介的基礎上，重點分析了微軟自帶的信息熵、K2和BDEU算法的基本原理；
　　 第二，根據居住建設健康影響與評估領域的需

3、求分析，設計了居住建設健康影響規(guī)律發(fā)現及評估軟件的框架與模塊劃分，提出了模型信息的PMML存儲，題庫數據的自動組卷機制及數據挖掘過程中Web服務的引用。
　　 第三，在SQL2005的環(huán)境下，使用C＃語言和VisualStudio2005開發(fā)工具實現了居住建設健康影響與評估領域的在線B/S數據挖掘系統(tǒng)，并以數據挖掘的整個步驟流程為線，展示了相關技術在軟件中的實例應用，并給出了技術實現的關鍵代碼和運行效果。
　　 第四，在