多Agent系统驱动的Web数据并行挖掘技术及其效果评估

本文主要探讨了基于多Agent系统的Web数据挖掘技术，这是一种创新的方法，旨在通过集成多种数据挖掘算法，提升数据处理的效率和准确性。多Agent系统的特点在于其分布式、自组织和协作性，使得数据挖掘任务能够在多个智能体（Agent）之间并行进行，这在大数据时代具有显著的优势。 首先，文章概述了几种主要的数据挖掘技术，包括分类、聚类、关联规则挖掘以及序列模式挖掘等，这些基础技术是构建复杂数据模型和发现有价值知识的基础。接着，作者提出了一个针对Web数据的新型多Agent数据挖掘模型，该模型利用了Agent之间的通信和协调能力，将数据分割成更小的部分，由不同的Agent负责处理，从而实现了分布式的数据挖掘过程。 系统组织和成员间的协作是多Agent系统的关键要素。通过合理的任务分配和通信机制，各Agent可以协同工作，避免重复劳动，同时共享挖掘结果，提高了整体挖掘效率。此外，通过Agent间的合作，模型能够处理非结构化和半结构化的Web数据，增加了数据挖掘的灵活性和适用范围。 作者通过实验测试了这一技术的性能，结果显示，基于多Agent系统的Web数据挖掘在准确率和覆盖率方面表现出色。较高的准确率意味着模型能够有效地识别出有价值的信息，而高覆盖率则表明该方法能够覆盖更多的潜在模式。这对于在海量Web数据中寻找隐藏的规律和趋势，以及支持决策支持系统具有重要的实际意义。 这篇文章提供了一种新颖且实用的数据挖掘解决方案，它结合了多Agent系统的优势和数据挖掘技术的深度，有望在未来的大数据处理和知识发现领域发挥重要作用。通过优化Agent设计、任务分配和协作机制，这种技术有望持续改进，为Web数据分析带来更高的性能和效率。