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面向领域的数据挖掘系统研究



  摘要:通过将领域工程、领域框架、面向对象技术、软件构件技术及数据挖掘相结合,提出了一套面向领域的数据挖掘系统开发模型及一个类似于OSI网络参考模型的新型挖掘层次结构,并且设计了一个面向领域的数据挖掘系统框架,有效地解决了以上问题。
  关键词:领域工程; 领域框架; 软件构件; 数据挖掘
  中图分类号:TP302文献标志码:A
  文章编号:1001-3695(2008)05-1432-02
  
  在过去的若干年时间里,各商业企业、科研机构或者政府部门都积累了海量的、以不同形式存储的数据。人们早已淹没在数据和信息的汪洋大海中。大量的数据被描述为“数据丰富,但信息贫乏”。这些数据十分繁杂,要从中发现有价值的信息或知识,达到为决策服务的目的非常困难,因此相继产生了数据挖掘和数据仓库等技术。
  数据挖掘也叫数据库中的知识发现(knowledge discovery in databases,KDD),是一个从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的以及最终可理解的模式的过程[1]。
  数据仓库(data warehouse,DW)是20世纪90年代初由W.H.Inmon首次提出的。他对数据仓库的定义为:“数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的且随时间不断变化的数据集合,用来支持管理人员决策。” [2]。
  数据仓库的产生和发展为数据挖掘提供了更广阔的发展空间和应用前景。目前,数据挖掘的研究已与数据仓库的研究结合起来。数据仓库环境下的数据挖掘技术的研究已成为信息科学学术界的热点问题之一。然而,在建立基于数据仓库的数据挖掘系统过程中,各个领域人员对自己本领域的需求、知识和经验非常精通,对其他领域则知之甚少。因此不同领域专家在开发过程中难以沟通和协作,使开发效率和软件复用率低。而且由于系统的可扩展性差,当企业需求及信息模式频繁变化时,原系统需要重建以满足新的需求,造成了人力财力的极大浪费。为有效解决这些问题,本文简要介绍了领域工程、领域框架相关技术,以及面向领域的数据挖掘系统开发模型和层次结构,重点讨论了面向领域的数据挖掘系统的框架和相关实现。
  
  1相关技术简介
  
  1.1领域工程
  领域工程是为一组相似或相近系统的应用工程建立基本能力和必备基础的过程,它覆盖了建立可复用的软件构件的所有活动。其中领域是指一组具有相似或相近软件需求的应用系统所覆盖的功能区域[3]。
  领域工程是创建可复用构件的过程。其核心思想是应用模式领域化、问题抽象通用化、软件元素重用化、开发过程工程化[4]。实施领域工程的过程一般分为三个主要阶段:
  a)领域分析。目标是获得领域模型。 ......
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