【组件式数据挖掘平台的设计与开发】.pdf

浙江大学学位论文摘要基于组件的开发(ComponentBasedDevelopment,CBD)提供了一种灵活、高效的开发应用程序的方法。在本文中,作者采用了组件化的思想,设计了一个数据挖掘系统平台,提供给数据挖掘技术的研究者一个研究用的实验平台,只要遵循我们的数据模型接口和挖掘模型接口,新的数据挖掘算法可以很容易地集成到系统中来。同时,我们的平台又是一个具有实际应用价值、可以与数据挖掘应用紧密结合的、使于升级和移植的挖掘系统框架。将数据挖掘系统实现技术与最新的PMML标准结合起来,采用组件技术设计,使得系统具有良好的并放性和可扩展性。

浙江大学学位论文目录摘要 Abstract 目录第一章绪论.1数据挖掘概述自动预测趋势和行为1关联分析1聚类1概念描述1偏差检测,1数据挖掘系统软件的发展1数据挖掘体系结构与语言 1本文的研究内容.第二章PMML规范与分析2PMML是什么？为甚么需要PMML？2PMML规范2版2模型的应用示例.2PMML在挖掘系统中的使用2.

浙江大学学位论文 1自动预测趋势和行为数据挖掘自动在大型数据库中寻我预测性信息,以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。一个典型的例子是市场预测问题,数据挖掘使用过去有关促销的数据来寻找未来投资中回报最大的用户,其它可预测的问题包括预报破产以及认定对指定事件最可能做出反应的群体.1关联分析数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。