构建数据挖掘的构件化体系结构

"本文主要探讨了构件化数据挖掘体系结构，旨在解决数据挖掘系统中重复开发、不通用和质量问题。作者借鉴硬件技术，提出DMABC（DataMiningArchitectureBasedofComponent）架构，该架构基于构件技术、软件体系结构和数据挖掘核心技术，以促进高效、高质量的挖掘系统的快速构建。文章深入讨论了构件的定义、分类以及构件组装技术，如Microsoft的OLE、COM和DCOM。" 在数据挖掘领域，现有的系统往往存在开发重复、系统通用性差、质量不高的挑战。为了应对这些问题，作者提出了构件化数据挖掘体系结构的概念。这一概念借鉴了硬件系统的设计理念，强调技术重用，通过模块化和组件化的思路来提高数据挖掘系统的质量和效率。 构件是软件开发中的关键元素，它是一个独立的、具有明确接口的软件单元，可以被复用以构建其他软件。构件分为两类：构件类和构件实例。构件类是模板，通过参数化生成实例，实例通过组装和控制来构成应用软件。良好的构件设计应具备清晰的设计时界面，并能在生命周期中的某一点独立交付和安装。 在构件组装技术方面，文章提到了Microsoft的OLE（Object Linking and Embedding）、COM（Component Object Model）和DCOM（Distributed Component Object Model）。这些技术允许不同构件之间的交互和组合，使得软件组件能够跨平台协同工作，提供了更灵活的软件构造方式。 通过DMABC架构，数据挖掘系统可以由一系列经过验证的、可靠的构件构建，从而快速创建高质量、通用的挖掘解决方案。这种方法对于提升数据挖掘的效率、降低开发成本和增强系统的可扩展性具有重要意义。 这篇论文探讨了如何利用构件化方法改进数据挖掘系统的架构，强调了构件技术在提高软件质量和开发速度上的作用，并介绍了实现构件组装的常见技术。这对于理解和实践数据挖掘系统开发提供了有价值的理论基础和实践经验。