數(shù)據(jù)挖掘工作流的發(fā)現(xiàn)和復(fù)用.pdf

1、由于數(shù)據(jù)挖掘模式的多樣性、挖掘過程的非平凡性、挖掘算法的復(fù)雜性，使得構(gòu)造一個完整的知識發(fā)現(xiàn)流程往往是耗時的，而且需要領(lǐng)域?qū)＜液退惴ㄔO(shè)計人員的多方參與。這些流程不僅可以揭示知識發(fā)現(xiàn)過程，而且含有針對某類具有共性問題的解決方案。因此，如果能夠?qū)@些工作流進行發(fā)現(xiàn)和復(fù)用的話，可以大大縮短工作流的創(chuàng)建時間，提高工作流的創(chuàng)建質(zhì)量。 在本文中，我們利用本體論的方法實現(xiàn)了一個數(shù)據(jù)挖掘工作流發(fā)現(xiàn)和復(fù)用系統(tǒng)。主要工作包括： 1、根據(jù)用戶的

2、需求和數(shù)據(jù)挖掘工作流的特點，提出了數(shù)據(jù)挖掘工作流的四層描述模型：1)自然語言描述；2)將工作流當(dāng)作一個原子服務(wù)來描述；3)將工作流當(dāng)作一個組合服務(wù)來描述；4)對工作流的結(jié)構(gòu)進行描述。 2、根據(jù)這個四層描述模型，建立了知識發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的本體，在本體中確定了數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的類，關(guān)系，公理，再利用它們對工作流資源進行組織。并利用OWL語言實現(xiàn)了該本體。 3、提出了工作流查詢的體系結(jié)構(gòu)，由以下四個部分組成：圖形化用戶界面，查詢處理模塊

3、 ，關(guān)鍵詞查詢模塊，語義查詢模塊。在語義查詢模塊中，利用SPARQL語言實現(xiàn)了基于本體的語義查詢。在數(shù)據(jù)挖掘工作流本體中，利用T-BOX中的推理來進行本體的維護，利用A-BOX的推理來回答用戶的查詢，在A-BOX中，我們實現(xiàn)了三種類型的推理：1)垂直推理；2)水平推理；3)新關(guān)系的推理。通過這些推理規(guī)則的引入，該系統(tǒng)就可以更好的支持用戶的復(fù)雜查詢，提高了搜索的查全率和查準(zhǔn)率。 4、實現(xiàn)了一個數(shù)據(jù)挖掘工作流發(fā)現(xiàn)和復(fù)用的原型