基于数据挖掘的Ontology应用框架：构建高效原型系统

本文主要探讨了"基于数据挖掘的ontology应用框架"，发表于2003年10月的第43卷大连理工大学学报增刊1。作者陈峰等人提出了一个通用数据挖掘系统框架（GDMF），其核心目标是提高数据挖掘应用的效率和灵活性。GDMF模型旨在从现有的数据挖掘应用中抽象出关键功能，并将这些功能整合进一个可复用且可扩展的原型系统，从而加速新系统的开发过程。 在GDMF中，ontology（本体）被作为重要的语义数据模型，它为数据挖掘提供了丰富的概念和结构，使得用户能够更好地理解和表达复杂的查询需求。通过使用ontology驱动的数据挖掘查询语言，用户可以更加直观和高效地处理数据，无需深入理解底层技术细节。这种查询语言的设计考虑了用户的易用性和查询的精确性，使得复杂的数据分析任务变得更加便捷。 文章详细阐述了如何利用GDMF作为建模工具，设计出定制化的数据挖掘系统，包括如何定义领域知识、构建查询规则以及实现系统架构。这不仅有助于简化数据挖掘的开发流程，也促进了知识共享和跨领域的应用。通过这个框架，研究人员和开发者可以快速适应新的数据挖掘任务，同时保持系统的可扩展性和灵活性。 关键词：数据挖掘、本体、通用数据挖掘系统框架、语义数据模型、数据挖掘查询语言、模型设计。这篇文章对于那些寻求优化数据挖掘应用开发过程、提升系统可复用性和易用性的IT专业人士具有很高的参考价值，展示了如何将理论与实践相结合，推动了该领域的技术创新和发展。