分布式数据挖掘：基于多Agent的新型模型

"基于多Agent的分布式数据挖掘模型探讨了如何在分布式环境中利用多Agent技术进行数据挖掘，以应对大规模数据的挑战。" 在当前信息化社会中，数据量的爆炸式增长使得企业和组织面临着海量数据的处理问题。数据挖掘作为一种有效的工具，其目标是从大量数据中提取出有价值的信息和知识，帮助决策者制定策略。理论研究和实践应用的不断深入，使得数据挖掘技术愈发成熟。 分布式数据挖掘(Distributed Data Mining, DDM)作为应对大数据挑战的一种解决方案，针对分布在网络中的多个局部数据库进行挖掘。这种结构允许在本地处理部分数据，减少通信开销，同时通过整合局部结果形成全局知识。分布式数据挖掘通常与并行数据挖掘相比较，虽然两者都致力于提升数据挖掘效率，但分布式系统强调计算资源的独立性和消息传递，而并行系统则依赖共享存储空间。 多Agent系统(*+,-.)是一种源自分布式人工智能的计算模型，具有高度的智能性和代理能力。每个Agent都是一个独立的实体，能够使用推理、学习等技术解析和响应环境变化。在分布式系统中，*+,-.展现了强大的灵活性和适应性，能有效地协调和管理复杂的任务。 在分布式数据挖掘中，*+,-.技术发挥着关键作用。Agent可以独立地在各自的局部数据库上执行数据挖掘任务，然后交换和整合挖掘结果。这不仅提高了处理速度，还解决了数据隐私和安全问题。例如，文献中提到的“信息找人”*+,-.系统，能主动匹配信息需求者和提供者；而在并行工程中，*+,-.工作流管理者能够高效协调工程流程，分配任务给各个工作站。 此外，*+,-.在分布式数据挖掘中还有其他应用场景，如在大规模电子商务系统中进行个性化推荐，或者在医疗健康领域分析分散的病历数据以发现潜在的疾病模式。通过利用*+,-.的智能和自主特性，可以解决数据分布广泛、异构性强的问题，实现更高效、智能的数据挖掘过程。 基于多Agent的分布式数据挖掘模型充分利用了*+,-.的技术优势，实现了在大规模分布式环境下的有效数据探索，是当前数据挖掘领域的一个重要研究方向。随着技术的不断发展，未来*+,-.在分布式数据挖掘中的应用将会更加广泛和深入。