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2025-08-01 14:32本頁面
【正文】 能 史忠植 28 數(shù)據(jù)挖掘軟件的發(fā)展 第一代數(shù)據(jù)挖掘軟件 ? 特點(diǎn) ? 支持一個(gè)或少數(shù)幾個(gè)數(shù)據(jù)挖掘算法 ? 挖掘向量數(shù)據(jù)（ vectorvalued data） ? 數(shù)據(jù)一般一次性調(diào)進(jìn)內(nèi)存進(jìn)行處理 ? 典型的系統(tǒng)如 Salford Systems公司早期的 CART系統(tǒng)() ? 缺陷 ? 如果數(shù)據(jù)足夠大，并且頻繁的變化，這就需要利用數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)進(jìn)行管理，第一代系統(tǒng)顯然不能滿足需求。 2022/8/21 高級(jí)人工智能 史忠植 29 數(shù)據(jù)挖掘軟件的發(fā)展 第一代數(shù)據(jù)挖掘軟件 CBA 新加坡國立大學(xué)。 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類算法，能從關(guān)系數(shù)據(jù)或者交易數(shù)據(jù)中挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則，使用關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行分類和預(yù)測 2022/8/21 高級(jí)人工智能 史忠植 30 數(shù)據(jù)挖掘軟件的發(fā)展 第二代數(shù)據(jù)挖掘軟件 ? 特點(diǎn) ? 與數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（ DBMS） 集成 ? 支持?jǐn)?shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫，和它們具有高性能的接口，具有高的可擴(kuò)展性 ? 能夠挖掘大數(shù)據(jù)集、以及更復(fù)雜的數(shù)據(jù)集 ? 通過支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘模式（ data mining schema） 和數(shù)據(jù)挖掘查詢語言增加系統(tǒng)的靈活性 ? 典型的系統(tǒng)如 DBMiner， 能通過 DMQL挖掘語言進(jìn)行挖掘操作 ? 缺陷 ? 只注重模型的生成，如何和預(yù)言模型系統(tǒng)集成導(dǎo)致了第三代數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的開發(fā) 2022/8/21 高級(jí)人工智能 史忠植 31 數(shù)據(jù)挖掘軟件的發(fā)展 第二代數(shù)據(jù)挖掘軟件 DBMiner 2022/8/21 高級(jí)人工智能 史忠植 32 數(shù)據(jù)挖掘軟件的發(fā)展 第二代軟件 SAS Enterprise Miner 2022/8/21 高級(jí)人工智能 史忠植 33 數(shù)據(jù)挖掘軟件的發(fā)展 第三代數(shù)據(jù)挖掘軟件 ? 特點(diǎn) ? 和預(yù)言模型系統(tǒng)之間能夠無縫的集成，使得由數(shù)據(jù)挖掘軟件產(chǎn)生的模型的變化能夠及時(shí)反映到預(yù)言模型系統(tǒng)中 ? 由數(shù)據(jù)挖掘軟件產(chǎn)生的預(yù)言模型能夠自動(dòng)地被操作型系統(tǒng)吸收，從而與操作型系統(tǒng)中的預(yù)言模型相聯(lián)合提供決策支持的功能 ? 能夠挖掘網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下（ Inter/Extra） 的分布式和高度異質(zhì)的數(shù)據(jù)，并且能夠有效地和操作型系統(tǒng)集成 ? 缺陷 ? 不能支持移動(dòng)環(huán)境 2022/8/21 高級(jí)人工智能 史忠植 34 數(shù)據(jù)挖掘軟件的發(fā)展 第三代軟件 SPSS Clementine 以 PMML的格式提供與預(yù)言模型系統(tǒng)的接口 2022/8/21 高級(jí)人工智能 史忠植 35 數(shù)據(jù)挖掘軟件的發(fā)展 第四代數(shù)據(jù)挖掘軟件 ? 特點(diǎn) ? 目前移動(dòng)計(jì)算越發(fā)顯得重要，將數(shù)據(jù)挖掘和移動(dòng)計(jì)算相結(jié)合是當(dāng)前的一個(gè)研究領(lǐng)域。 ? 第四代軟件能夠挖掘嵌入式系統(tǒng)、移動(dòng)系統(tǒng)、和普適計(jì)算（ ubiquitous） 計(jì)算設(shè)備產(chǎn)生的各種類型的數(shù)據(jù) 第四代數(shù)據(jù)挖掘原型或商業(yè)系統(tǒng)尚未見報(bào)導(dǎo)， PKDD2022上Kargupta發(fā)表了一篇在移動(dòng)環(huán)境下挖掘決策樹的論文，Kargupta是馬里蘭巴爾的摩州立大學(xué)（ University of Maryland Baltimore County） 正在研制的 CAREER數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人，該項(xiàng)目研究期限是 2022年 4月到 2022年 4月，目的是開發(fā)挖掘分布式和普適計(jì)算（ Ubiquitous）設(shè)備的第四代數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。 2022/8/21 高級(jí)人工智能 史忠植 36 Questions?!
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