【摘 要】
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本文以分布式数据源中挖掘决策树为切入点,对运用mobile agent技术进行网络海量数据挖掘进行了探索,主要工作包括:首先,研究了决策树挖掘技术.重点研究了决策树归纳学习算法I
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本文以分布式数据源中挖掘决策树为切入点,对运用mobile agent技术进行网络海量数据挖掘进行了探索,主要工作包括:首先,研究了决策树挖掘技术.重点研究了决策树归纳学习算法ID3,针对分布式数据源,提出和实现了分布式ID3算法.该算法通过mobile agent实现节点间的信息交互,完成分类挖掘.其次,剖析了Aglets系统,并且在Aglets系统平台上开发和实现了mobileagent,设计了三种mobile agent的工作模式.再次,在探讨mobile agent技术和数据挖掘技术的基础上,提出和建立一个基于mobile agent的分布式数据挖掘系统原型,用来实现数据源在分布式存储情况下的数据挖掘.最后,实际应用问题的数据集测试表明,本文的研究目标、技术方案是可行的,成果可推广应用到各种类型的网络海量数据挖掘问题中.
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