面向领域的数据挖掘平台相关技术研究及实现

论文摘要

随着企业的成长和发展,企业中的信息日益复杂。尤其在建立数据挖掘系统过程中,出现了不同领域人员之间难于沟通和协作、企业需求及信息模式频繁变化、系统可扩展性差、开发效率及复用率低等难题。本文通过将领域工程、领域框架、面向对象技术、软件构件技术、数据仓库及数据挖掘相结合,提出了一套面向领域的数据挖掘系统开发模型及一个类似于OSI网络参考模型的新型挖掘层次结构,并且设计了一个面向领域的数据挖掘系统框架。论文在传统数据仓库模型的数据源和数据仓库之间增加了一个统一标准层,并利用统一视图——资源数据和数据仓库——统一视图的两级映射,保证了数据的透明访问和模型本身良好的可扩充性,进而支持灵活的多数据仓库的构建。基于该体系结构,给出了统一视图模型的建立和数据仓库三层之间两级映射的方法,有效的完成ETL功能。论文通过采用分层的策略来降低挖掘系统实施的复杂性,将领域挖掘系统划分为4个层次,分别为:挖掘方案层,挖掘任务层,挖掘算法层和数据仓库层。通过分层,实现将领域挖掘分析问题与挖掘方案相分离,挖掘方案与挖掘任务相分离,挖掘任务与挖掘算法相分离,挖掘任务与挖掘数据相分离。即不同的挖掘问题可以有相同的挖掘方案,不同的挖掘方案可以有相同的挖掘任务,不同的挖掘任务可以有相同的挖掘算法,相同的挖掘任务可以有不同的挖掘数据。最后,论文简要介绍了领域数据挖掘系统中部分挖掘模型以及进一步的工作。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 绪论
• 研究背景
• 本文主要工作
• 创新点
• 本文组织结构
• 第一章 面向领域的数据挖掘系统概念介绍
• 1.1 数据挖掘定义
• 1.2 数据挖掘基本步骤
• 1.3 数据挖掘有关算法
• 1.4 数据仓库技术
• 1.4.1 数据仓库定义
• 1.4.2 数据仓库数据的特征
• 1.4.3 数据仓库建模
• 1.4.4 数据仓库元数据
• 1.4.5 数据仓库与数据挖掘结合
• 1.5 数据挖掘面临的主要问题
• 1.6 领域工程
• 1.7 领域框架
• 1.7.1 框架定义
• 1.7.2 框架技术的优点
• 1.7.3 框架技术的困难
• 1.8 小结
• 第二章 面向领域的数据挖掘系统开发模型及层次结构
• 2.1 传统软件开发模型
• 2.2 面向领域的数据挖掘系统开发模型
• 2.3 领域需求分析
• 2.4 领域模型
• 2.5 领域框架设计
• 2.5.1 框架定义
• 2.5.2 领域框架设计策略
• 2.6 小结
• 第三章 面向领域的数据挖掘系统体系结构
• 3.1 系统分层逻辑模型
• 3.1.1 数据获取层
• 3.1.2 数据存储层
• 3.1.3 逻辑控制层
• 3.1.4 数据展现层
• 3.2 系统功能
• 3.2.1 设计目标
• 3.2.2 功能实现
• 3.2.3 系统要求
• 3.3 系统详细体系结构
• 3.4 小结
• 第四章 面向领域的数据挖掘系统设计与实现
• 4.1 面向领域的数据挖掘系统元数据设计与实现
• 4.1.1 元数据定义
• 4.1.2 元数据的获取、存储和管理
• 4.1.3 元数据对象模型
• 4.1.4 元数据访问设计与实现
• 4.2 领域数据仓库模块设计与实现
• 4.2.1 数据集成策略
• 4.2.2 领域数据模型
• 4.3 领域数据挖掘模块设计与实现
• 4.3.1 领域数据挖掘模型的表示
• 4.3.2 领域数据挖掘模块的设计及实现
• 4.3.3 相关领域数据挖掘模型介绍
• 4.4 小结
• 第五章 总结
• 5.1 总结
• 5.2 进一步工作
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢