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数据源层为了提高数据的一致性和完整性，进行数据挖掘前首先应将分散存储在多个数据源中的数据通过数据清理和数据集成等预处理操作集成到一个统一的数据库/ 数据仓库中。为了提高系统的可扩展性，屏蔽数据源采用的具体数据库产品，数据库接口应该采用ODBC、JDBC或OLE DB等技术，以便于更改数据源。赵志宏、钱卫宁等分别提出了基于数据仓库和大规模数据库的数据挖掘系统框架及其应用。 [1] 数据库可以通过4种形式集成到数据挖掘系统中：无藕合的，松藕合的，半松藕合的和紧藕合的。理想的是紧藕合方式，即通过把数据挖掘查询优化成循环的数据挖掘和检索过程从而将2者结合起来，这样可以充分利用数据库所具有的查询、汇总等数据处理功能，减少数据挖掘系统开发负担，提高系统的效率。Rosa Meo提出了一种使用数据挖掘语言Mine Rul e 实现与数据库紧藕合的数据挖掘系统框架。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；徐州高科技智能推荐厂家供应

统计分析方法在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系(能用函数公式表示的确定性关系)和相关关系(不能用函数公式表示，但仍是相关确定性关系)，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计(求大量数据中的最大值、最小值、总和、平均值等)、回归分析(用回归方程来表示变量间的数量关系)、相关分析(用相关系数来度量变量间的相关程度)、差异分析(从样本统计量的值得出差异来确定总体参数之间是否存在差异)等。模糊集方法即利用模糊理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高，模糊性越强，一般模糊理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。李德毅等人在传统模糊理论和概率统计的基础上，提出了定性定量不确定性转换模型--云模型，并形成了云理论。无锡现代化智能推荐特点从测试集中得到的准确率只对用于建立模型的数据有意义。

这也就是约翰·内斯伯特( John Nalsbert)称为的“信息丰富而知识贫乏”窘境。因此，人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息，以更好地利用这些数据。但以数据库系统的录入、查询、统计等功能，无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势，更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。数据的类型可以是结构化的、半结构化的，甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的，也可以是归纳的。终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。

模糊集法模糊集法是利用模糊理论对问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。模糊理论是用隶属度来描述模糊事物的属性。系统的复杂性越高，模糊性就越强。 [4] 关联规则法关联规则反映了事物之间的相互依赖性或关联性。其的算法是R．Agrawal等人提出的Apriori算法。其算法的思想是：首先找出频繁性至少和预定意义的小支持度一样的所有频集，然后由频集产生强关联规则。小支持度和小可信度是为了发现有意义的关联规则给定的2个阈值。在这个意义上，数据挖掘的目的就是从源数据库中挖掘出满足小支持度和小可信度的关联规则。连续属性的离散化问题是制约粗糙集理论实用化的难点。

控制层控制层用于控制系统的执行流程，协调各功能部件间的关系和执行顺序，主要包括对数据挖掘任务进行解析，并根据任务解析的结果判断挖掘任务涉及到的数据和应该采用的数据挖掘算法。 [1] 数据挖掘任务一般是通过数据挖掘语言定义和解释的，当前许多研究者提出了自己的数据挖掘语言，这些语言从结构上看都是类SQL语言，如DMQL语言等, 但是并没有实现挖掘语言的标准化。2000年3月，微软推出了一个新的数据挖掘语言规范OLE DB for Data Mining，向着数据挖掘语言标准化又迈进了一大步，Amir Netz等详细介绍了如何将OLE DB for DM规范应用到数据挖掘系统之中。它是自动寻找并建立分组规则的方法，它通过判断样本之间的相似性，把相似样本划分在一个簇中。镇江现代化智能推荐私人定做

正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。徐州高科技智能推荐厂家供应

如刘君强等设计的smart Miner数据挖掘系统中的算法模块采用了组件对象模型COM技术进行构造，并通过算法描述库为组件提供注册机制，任何符合COM标准的算法模块可方便地加入到系统中。在史忠植等人研究开发的MSMiner系统中各种数据挖掘核心算法以动态链接库DLL的形式加以实现，并可以在系统运行过程中动态加载，该系统中还提供了专门的算法管理模块，通过挖掘算法库管理各种挖掘算法, 并通过元数据的形式提供算法的注册机制。 [1] 知识评价及知识表示层在将挖掘结果呈现给用户之前通过知识评价可以有效地去除冗余的、无用的挖掘结果, 对提高系统的可用性有着重要的意义.知识评价的度量标准主要包括有效性、新颖性、潜在有用性和终可理解性. 聂艳霞等详细介绍了知识评价与数据挖掘过程结合的4 种方式。徐州高科技智能推荐厂家供应

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