Multi-Agent技术在数据挖掘中的智能模型研究

“基于Multi-Agent的数据挖掘模型的研究” 本文探讨的是如何利用Multi-Agent技术改进数据挖掘的过程，以提高其效率和智能化程度。数据挖掘是从大量数据中发现有价值信息的过程，而传统的数据挖掘方法在应对复杂性和大规模数据时可能存在效率低下和缺乏智能决策的问题。Multi-Agent系统由多个具有自主性和社会性的智能计算实体组成，它们能够协同工作，解决复杂问题。 作者庄新鹏、赵建民和朱信忠提出了一种基于Multi-Agent技术的数据挖掘模型。这个模型利用了Multi-Agent系统的分布式特性，使得数据挖掘任务能够在多个Agent之间并行处理，从而提高处理速度。每个Agent可以独立地执行特定的数据预处理、模式发现或结果验证任务，并通过通信机制与其他Agent共享信息和协调工作。 在模型的运行过程中，首先，Agent们可能各自负责一部分数据的清洗和转换，然后进行特征选择和数据划分。接着，这些Agent并行地应用不同的挖掘算法来发现模式，如关联规则、聚类或分类。在模式评估阶段，Agent间通过比较和整合各自发现的模式，以消除冗余和提高挖掘质量。最后，Agent通过协作生成最终报告，提供给用户决策支持。 该模型的优势在于，它能适应动态变化的数据环境，自动调整挖掘策略，减少人工干预。同时，由于Agent之间的协作和自适应性，它可以在处理大规模数据集时保持较高的效率。此外，Multi-Agent系统的自我学习能力使得模型能够随着时间的推移不断优化其挖掘性能。 关键词：数据挖掘、数据库、Multi-Agent技术，反映了文章的主要研究内容和技术手段。通过结合这些关键技术，研究者旨在构建一个更加智能、高效且适应性强的数据挖掘框架，以应对现代大数据环境中的挑战。 该研究得到了国家自然科学基金和浙江省自然科学基金的支持，表明该领域在国内科研中受到重视。作者的研究背景涉及模式识别、数据挖掘和软件工程，以及模式识别与图像处理、网络安全与软件，显示了多学科交叉的特点，这有助于从不同角度深入理解数据挖掘与Multi-Agent技术的融合。 这项研究为数据挖掘领域提供了一个新的视角，即利用Multi-Agent技术来提升数据挖掘的效率和智能性，对于未来的大数据处理和分析有着重要的理论和实践意义。