MAS應(yīng)用于分布式數(shù)據(jù)挖掘的研究.pdf

1、傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘基本上是一個本地的數(shù)據(jù)分析工具,僅能對本地數(shù)據(jù)集產(chǎn)生一定的理解性或概括性的知識.隨著數(shù)據(jù)存儲容量的不斷擴大并向分布式方向發(fā)展,迫切需要更好的方式和工具來處理和發(fā)掘這些日益龐大的分布式數(shù)據(jù).自二十世紀九十年代以來,多Agent系統(tǒng)(MAS,Multi-Agent System)逐漸成為分布式人工智能研究的熱點,對許多學科與技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)生了深遠的影響.作者自2001年起參加湖南省自然科學基金資助項目《基于Web的GIS空間數(shù)據(jù)

2、挖掘研究》(項目編號:00JJY2059)的工作,主要從事將MAS應(yīng)用于分布式數(shù)據(jù)挖掘的研究.該項研究旨在將MAS技術(shù)引入分布式數(shù)據(jù)挖掘并提出應(yīng)用策略.論文首先總結(jié)分布式數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和多Agent技術(shù);詳細研究了MAS的一個具體實現(xiàn)一JAFMAS框架;然后設(shè)計并實現(xiàn)了一個基于多Agent框架的分布式數(shù)據(jù)挖掘(DDM)原型系統(tǒng).該原型系統(tǒng)是構(gòu)架于一個基于Java的多Agent系統(tǒng)框架(JAFMAS)之上,實現(xiàn)了在分布式環(huán)境中進行數(shù)據(jù)挖掘的

3、功能.最后,論文針對在形成全局知識時發(fā)生決策沖突的情況提出了沖突協(xié)調(diào)算法.該文分為三個部分:第一部分論述了數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)理論.首先,作者評述了數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域目前的研究現(xiàn)狀、前沿技術(shù)以及面臨的挑戰(zhàn).隨后,著重分析了決策樹算法的理論背景以及實現(xiàn)步驟,并給出了C4.5算法的偽碼實現(xiàn).在第一部分的最后,論文討論了分布式數(shù)據(jù)挖掘技術(shù).論文在第二部分剖析了一個基于Java的多Agent系統(tǒng)框架(JAFMAS)的實現(xiàn),在這個框架的基礎(chǔ)之上,作者設(shè)計了一