J2EE框架下的数据挖掘系统设计与实现

"基于J2EE的數據挖掘系統的設計與實現" 这篇论文主要探讨了如何设计和实现一个基于J2EE（Java 2 Platform, Enterprise Edition）框架的数据挖掘系统。J2EE是一个用于构建企业级分布式应用的平台，它提供了多层架构，能够有效地管理和处理复杂的业务逻辑。 在描述中提到了利用特定的工具和技术来增强系统的性能和可维护性。首先，论文采用了/)*,0-)1公司的/023工具进行面向对象的可视化建模，这有助于提高设计的清晰度和系统架构的合理性。此外，选择了67-公司的&)8)93:6*);*技术进行客户端应用程序的开发，这通常指的是某种特定的开发框架或库，例如Java Swing或JavaFX，这些技术可以确保应用程序的可靠性和可重用性。 在数据挖掘方面，论文实现了多种算法，包括关联分析的<=;,0;,算法（可能是指Apriori或其他类似的频繁项集挖掘算法），分类的>(#决策树算法（如C4.5或ID3），以及两种基于悲观估计的决策树算法：?@$A的悲观估计决策树和?@$A决策树的消除误差修剪算法（可能是指Pruneable Decision Tree或者Error-Pruned Decision Tree）。这些算法的实现展示了数据挖掘系统的核心功能，可以用于预测和模式发现。 论文中提到的&!’’体系结构，指的是J2EE架构的一种形式，它是一种三层或多层架构，旨在解决传统两层架构的不足。&!’’架构将应用程序划分为用户接口层、表示逻辑层、业务逻辑层、基础框架服务层和数据层，这样的分层设计使得各层职责明确，易于维护。同时，它引入了模型-视图-控制器（MVC）设计模式，以分离数据处理（模型）、用户界面展示（视图）和控制逻辑（控制器），提高了系统的灵活性和可扩展性。 整体来看，这篇论文详细介绍了如何在J2EE环境下构建一个数据挖掘系统，涵盖了从系统设计、建模工具选择到具体数据挖掘算法实现等多个关键环节，为开发类似应用提供了宝贵的经验和实例。