网格数据挖掘：体系结构、算法与服务部署

本文档深入探讨了"人工智能-数据挖掘-网格数据挖掘技术研究"这一主题，主要涵盖了以下几个关键部分： 1. 章节概述： - 章节2.5介绍了网格数据挖掘的几个核心环节，包括生命周期管理、服务发现与服务数据以及通知机制。这些部分着重于网格环境下的数据管理和通信。 2. 网格数据挖掘技术： - 第三章详细讨论了知识网格的概念，其体系结构以及基于知识网格的数据挖掘方法。随后，作者重点介绍了GridMiner网格数据挖掘系统，阐述了其体系结构和数据挖掘过程，同时指出了现有技术的不足。 3. 网格数据挖掘体系结构设计： - 四章主要探讨了对网格数据挖掘的需求分析，本体理论在数据挖掘中的应用，以及关键技术如Globus中间件系统、网格数据库管理和XML技术。设计上，文档强调了用户接口、数据挖掘引擎、服务发现与合成、数据集成等组件，以及整体流程的设计及其优点。 4. 服务部署实践： - 在第五章，作者通过实验环境展示了如何在网格平台上部署基于Apriori的关联规则算法服务，涉及源代码目录结构创建、接口文件定义、WSDL和WSDD文件生成，以及服务的编译和部署。 5. 总结与展望： - 最后，文档总结了研究工作，展望了网格数据挖掘技术的未来发展方向，同时也列出了参考文献、成果目录和致谢。 本文旨在探索如何利用网格技术的优势，改进数据挖掘过程，使之能在分布式环境下高效运作，并提供了具体的技术实施步骤和体系结构设计。这种结合为解决大规模、复杂的数据分析问题提供了新的可能性。