数据挖掘与Agent技术

合集下载

基于多Agent系统的Web数据挖掘技术

Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｂａｅｎｔｅｄｔｎｎｃｎｌｇｆｓｄｏａａｍｉｉｇｔｈｏｏｙｏｍｕｔａｅｔｙｔｍ，ａｌｙｔｅｉｅａｐｉａｉｎｖｒｕｎｎｌｏｔｍｎｈｔａｌｈｅｌｇｎｓｅｃｒｓｎｈｓｚｌｔｏａｏｓｉｓｐｃｉｍｉｉｇａｇｒｈｉｓｔｅｉｌｉｓｙｃｙ
中图法分类号０７２（０７０．２７０１０．０４２０）６１６．２
Ｗｅａａｍｉｉｇｔｃｎｌｇａｅｎｍｕｔａｅｔｙｔｍｂｄｔｎｎｈｏｏｙｂｓｄｏｌｇｎｓｅｅｉｓ
ａｐｉ，ａｄａａｎｎａａｌｐｒｔｎｓｅｌｅ．Ｓｍｅｉｄｆｊｒａｅｎｎｃｏｏｅｕｐｌｄｎｔｉｇｒｌｌｅａｉａｉｄｏｎｓｍａｔｓｉｇｔｈｌｇａｍｍａｚｄａｉｄｆｎｎｅｄｍｉｐｅｏｏｉｒｚｋｏｏｄｍｉｅｎｙｒｓｉｒｅ，ｎｍｉｉｇｋｏ
基于多Ａｅｔｇｎ系统的Ｗｅ数据挖掘技术ｂ
李艳芳
（南科技学院电子工程与物理系，湖南永州４５０）湖２０６
摘要：于多Ａｅｔ基ｇｎ系统的数据挖掘技术，能够综合应用多种挖掘算法，实现数据挖掘的并行操作。在简述了几种主要的
Ｋｅｒｓｄｔｎｎ；ｍｕｔａｅｔｙｔｍ；ｗｅａ；ｔｃｎｑｅｂｅｄＰｍｉｉｇｙｗｏｄ：ａａｍｉｉｇｌｇｎｓｅｉｓｂｄｔａｅｈｉｕｌｎ；ｎｎ

网络信息安全课后习题答案

1•信息安全根源：①网络协议的开放性，共享性和协议自身的缺陷性②操作系统和应用程序的复杂性③程序设计带来的问题④设备物理安全问题⑤人员的安全意识与技术问题⑥相关的法律问题。

2. 网络信息系统的资源：①人：决策、使用、管理者②应用：业务逻辑组件及界面组件组成③支撑：为开发应用组件而提供技术上支撑的资源。

3. 信息安全的任务：网络安全的任务是保障各种网络资源的稳定、可靠的运行和受控、合法的使用；信息安全的任务是保障信息在存储、传输、处理等过程中的安全，具体有机密性、完整性、不可抵赖性、可用性。

4. 网络安全防范体系层次：物理层、系统层、网络层、应用层、管理层安全5. 常见的信息安全技术：密码技术、身份认证、数字签名、防火墙、入侵检测、漏洞扫描。

-- .1. 简述对称加密和公钥加密的基本原理：所谓对称，就是采用这种加密方法的双方使用方式用同样的密钥进行加密和解密，或虽不相同，但可由其中任意一个很容易推出另一个；公钥加密使用使用一对唯一性密钥，一为公钥一为私钥，不能从加密密钥推出解密密钥。

常用的对称加密有：DES、IDEA、RC2、RC4、SKIPJACK、RC5、AES 常用的公钥加密有：RSA、Diffie-Hellman 密钥交换、ElGamal2. 凯撒密码：每一个明文字符都由其右第三个字符代替RSA①选两个大素数pq②计算n=pq和® (n)=(p-1)(q-1) ③随机取加密密钥e,使e 和® (n)互素④计算解密密钥d,以满足ed=1moc^ (n)⑤加密函数E(x)=m e mod n,解密函数D(x)=c c mod n, m是明文，c使密文⑥｛e , n｝为公开密钥，d 为私人密钥, n 一般大于等于1024 位。

D-H密钥交换：①A和B定义大素数p及本源根a②A产生一个随机数x，计算X=c i mod p,并发送给B③B产生y,计算Y二a mod p,并发送给A④A计算k=Y x mod p⑤B计算k'二乂mod p⑥k, k'即为私密密钥1. PKI是具普适性安全基础设施原因(p21):①普适性基础②应用支撑③商业驱动。

一个基于Agent和数据挖掘技术的实时入侵检测系统模型设计

【关键词】：入侵检测；数据挖掘；ＷＦＳ算法；
连接事件对于ＴＰ连接。Ｃ通过三次握手确定连接建立，然后正常（通信双方都正确发送和收到ＦＮ。＇）Ｉ异人侵检测系统【安全体系的一种防范措施，试图检测、观察连接的终止情况：ｌ】是它一Ｓ，，半只有识别和隔离入侵企图或计算机的未授权使用。它可以说在防火常中断（方发送ＲＴＲ￣数据包都正确到达）关闭（个主机发送Ｆ和中断（ｓｏｎｃ。＇Ｉｄｃｎｅｔｉ传输中的数据不能正确到墙等安全策略的基础上对网络安全方案的进一步完善．是整体．从连接建立到连接终止之间的所有数据包的传输过程抽象安全方案中最重要的一环。随着计算机技术的发展。各种入侵检达、为一个连接事件．对每一个连接事件建立一个连接记录．测方法相继应用到入侵检测系统中并不断发展完善。数据挖掘对于无连接的ＵＰ简单地将每一个数据包看作一个连接．Ｄ，技术就是其中的一种．目前很多数人侵检测系统采用了数据挖掘的方法来建立用户的行为框架进行网络行为的异常检测。虽对于每一个连接，录在通信期间连接的统计特性，记根据加然这些系统取得了比较大的成功．随着计算机系统和网络技术利福尼亚大学数据挖掘实验室的资料建议需要统计的连接属性［４１的发展也面临着一些实际的问题：１在连续不断的实时监控大包括连接的基本属性（（）持续时间，协议类型，网络服务，源端到目紧急包数等等）安全领域属性（ｏ标识的个数。ｈｔ批量数据时，处理速度跟不上，易丢包。造成漏警（）２在处理不断的端数据字节数。折，及在生成的海量审计数据上有所欠缺（）３自适应程度不够高，当被保企图登陆的失败次数。中条件个数等等）流属性（最近两

计算机科学与技术(一级学科)专业

计算机科学与技术（一级学科）专业博士生培养方案一、培养目标培养适应建设有中国特色社会主义需要的、热爱祖国、遵纪守法、德智体全面发展、具备严谨科学态度和敬业精神的计算机科学与技术人才。

通过博士阶段的学习，具有计算机科学与技术学科内全面而扎实的基础理论知识，有一定的独立见解，教学、科学及组织能力较强，掌握某一方向的最新技术，能较好地从事该方向的教学、科研与开发工作。

学位论文应具有一定的创造性或较大的应用价值。

二、研究方向本学科博士生的培养主要侧重计算机软件与理论、计算机应用技术两个专业领域。

研究方向包括：（1）软件自动化（2）分布计算与并行处理（3）新型程序设计与方法学（4）先进操作系统（5）软件工程（6）计算机图形学与CAD（7）多媒体计算机技术（8）人工智能（9）机器学习与数据挖掘（10）模式识别（11）计算机系统信息安全三、招生对象通过学校组织的博士生人数考试招收合格的博士生源有：1．应届硕士毕业生2．提前攻博硕士生3．往届硕士或同等学历四、学习年限1．一般情况下，学习年限为三年2．特别优秀者可适当提前3．来不及完成博士论文者可适当延长五、课程设置现代科学技术革命与马克思主义第一外语第二外语计算机科学技术进展软件自动化先进操作系统高性能并行计算软件形式化方法巨量并行算法多媒体技术进展分布式人工智能可视化技术及应用机器学习与神经网络机器学习与数据挖掘信息安全基础六、培养方式博士生招生录取时明确导师，由导师负责成立指导小组，制定培养计划。

由博士生导师和培养小组负责全部培养工作。

公共课以讲授为主，辅以自学。

根据研究方向和科研工作的需要，选读若干门专业选修课。

专业课以讲授、自学、讨论相结合的形式，要求博士生阅读有关的专业文献，参加讨论班、学术报告等各种学术活动。

七、考核方式1．公共课以笔试考核为主。

2．专业课以笔试、撰写专题报告等形式进行考核，着重检查博士生对专业知识的掌握情况、综合分析问题的能力及从事研究与开发的技能。

数据挖掘技术

数据挖掘技术数据挖掘技术是一门涉及从大量数据中发掘出有用信息的学科。

随着信息时代的到来，各行各业积累了海量的数据，而数据挖掘技术的兴起，为我们利用这些数据提供了有效的手段。

本文将介绍数据挖掘技术的定义、主要方法和应用领域。

一、定义数据挖掘技术是指通过运用各种数学、统计学和计算机科学的方法，探索和发现大规模数据集中隐藏的模式、关联规则等有价值的信息。

数据挖掘技术可以帮助我们从数据中挖掘出隐藏的知识，辅助决策和问题解决。

二、主要方法1. 分类与预测：通过训练数据集来构建一个分类模型，用于对新数据进行分类或预测。

常用的算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。

2. 关联规则挖掘：发现数据集中不同项之间的关联关系，用于推断和预测。

常用的算法有Apriori算法、FP-Growth算法等。

3. 聚类分析：将数据集中的对象划分成不同的组或类别，使得同一组内的对象相似度较高，组间的相似度较低。

常用的算法有K-means聚类、层次聚类等。

4. 异常检测：通过分析数据的特征和分布，发现与正常模式不符的异常数据。

常用的算法有LOF算法、孤立森林算法等。

5. 预测建模：通过对历史数据进行分析和建模，预测未来的趋势和情况。

常用的算法有时间序列分析、回归分析等。

三、应用领域1. 电商领域：数据挖掘技术可以通过对用户行为和购买记录的分析，为电商企业提供个性化推荐服务，提高用户购物体验和销售额。

2. 金融领域：数据挖掘技术可以帮助银行和保险公司进行风险评估和欺诈检测，提供准确的信用评分和保险赔付估计。

3. 医疗领域：数据挖掘技术可以通过分析临床数据和医疗记录，帮助医生进行疾病的预测和诊断，提供个体化的医疗方案。

4. 航空领域：数据挖掘技术可以通过对机票销售数据和历史航班信息的分析，优化航班调度和机票定价，提高航空公司的运营效率。

5. 社交媒体领域：数据挖掘技术可以通过对用户社交网络和行为数据的分析，为社交媒体平台提供个性化推荐和精准广告投放。

基于智能Agent的数据挖掘在数字图书馆中的应用

摘要：文章分析了数据挖掘与智能Ａｇｅｎｔ的含义及特点，提出了利用智能Ａｇｅｎｔ、数据挖掘技术对数字图书馆中的用户资料及访问ｗｅｂ时的当前请求进行预测分析，据此获取用户兴趣爱好、访问习惯，预测用户行为，挖掘用户潜在需求，减
少用户访问延 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ，提高用户获取信息的效率，为其提供主动的个性化信息服务。关键词：数字图书馆；数据挖掘；智能Ａｇｅｎｔ；用户需求预测、
２０１４年４月第１７期
教育教学论坛
ＥＤＵＣＡＴＩＯＮＴＥＡＣＨＩＮＧＦＯＲＵＭ
Ａｐｒ．２０１４
ＮＯ．１７
【信息技术】
基于智能Ａｇｅｎｔ的数据挖掘在数字图书馆中的应用
任长贵
（湖南女子学院，湖南长沙４１００００）
－
用好现代教育必不可少的网络平台，实现学生党建的网络化、信息化。西藏高校学生党总支、党支部可以建立ｑｑ群和飞信群，使学生党员可以共享通知文件，上传思想汇报、进行思想交流，群的管理可以积极调动学生党员进行网页制作和信息采编。通过群里学生党员的交流内容，也让学校管理者、支部书记们了解学生党员的最新思想动态，对学生中存在的问题可以及时进行解决或答复，从而进行正确疏导。５．学生党建工作进宿舍，积极探索学生党组织管理的新模式。学生宿舍是学生思想交流最活跃、最频繁的场所，也是学生党员表现最具代表性和真实性的地方，他们在宿舍的优秀表现最能影响广大学生，从而增强党的吸引力和凝聚力。因此西藏高校应尝试在学生宿舍成立党员宿舍责任区，加强日常生活中对学生党员的培养和考察，接受广大同学的监督。一是入党积极分子的考察人不再局限于同班级、同专业，可以安排与考察人住宿较近的党员，利用便利条件加大对入党积极分子的监督。二是开展党员宿舍挂牌活动，营造党群中相互关心、相互帮助、相互学习、相互团结的良好氛围，使党员的先进性从感染一个宿舍，带动一个楼层，直至影响一栋宿舍。三是学生党员是学生中的骨干力量，因此在每一楼层设立党小组，负责在平时生活中了解学生思想动态、排查安全隐患，传达各项方针政策，不仅培养了学生党员的自我管理、自我教育、自我服务的意识，而且将为学校的安全稳定、发挥党组织的战斗堡垒作用起到积极的推动作用。四是学生党建进宿舍有利于党员随时交流思想，探讨专业知识。

基于Agent和数据挖掘的分布式信息审计平台

ｒｎｅｔＴｈｓｓｔｍｒｖｄｓａｎｉｅｒｌｂｅ￣ｃｒｔｕｉｅｖｒｎｎｏａｋ，ｎｅａｔｅｔｉｓｒｎｅｇｖｒｍｅｔｃｒｒｔｎｏｍｎ．ｉｙｅｐｏｉｅｎｉｓｄｅｉｌｓａｕｉａｄｔｎｉｍｅｔｆｒｂｎｋ｝ｄｄｐｒｍｎ，ｎｕａｃ，ｏｅｙｏｎｎ．ｌａｉｏｘ）ｏｎＯｏａｄＳｎ．
入侵检测技术帮助系统管理员做出实时的安全策略。考虑到多部门终端地理位置分散的分布式用户环境，系统引入Ａ．ｇｎ。该系统为银行、券、ｅｔ证保险、府和企业等涉密部门的信息系统提供了一个内部可信赖的安全审计环境。政关键词：息安全；规则；ｇｎ；挖掘信审计Ａｅｔ数据
ＷＡＮＧＱｉｇ，Ｉｅｃａｇ，Ｉｉｉ，０ｕ２ａＰ．ｈｎＩ — ＬＪｎｎＤＷｅｑ
（ｏｌｆｎｏＳｉｎｃｎ，ｎｉｇＵｎｖｏｅｏａｔｓ＆Ａｔｎｕｉ，ａｊｇ２０１，ｈｎ；１Ｃｉｏｆ．ｃ．ａｄＴｅｈ，Ｎａｊｉ．ｆｒｎｕｉ．ＩｎＡｃｓｒａｔｓＮｎｉ１０６Ｃｉａｏｃｎ
基于Ａｅｔ数据挖掘的分布式信息审计平台ｇｎ和
王强，皮德常李伟奇２吕军２，，
（．１南京航空航天大学信息科学与技术学院，苏南京２０１；江１０６
２江苏南京金鹰国际软件系统有限公司，．江苏南京２００）１０２

数据挖掘的常用工具和技术

数据挖掘的常用工具和技术数据挖掘在当今信息化社会中扮演着重要的角色。

它是一种通过挖掘大量数据来发现隐藏于其中的有用信息的过程。

在进行数据挖掘时，人们借助各种工具和技术来加快和优化挖掘过程，本文将介绍数据挖掘的常用工具和技术。

一、数据采集工具在进行数据挖掘之前，首先需要进行数据采集。

数据采集工具是帮助我们从不同来源获取数据的工具。

常见的数据采集工具包括网络爬虫、API（Application Programming Interface）和传感器等。

1. 网络爬虫网络爬虫是一种自动化获取网页内容的技术。

它可以按照设定好的规则，通过访问网页，并提取所需数据。

常见的网络爬虫工具有Scrapy和BeautifulSoup等。

2. APIAPI是软件应用程序之间进行交流的一种方式。

通过API，我们可以与各种应用、平台和数据库等进行数据交换。

比如，Facebook和Twitter等社交媒体平台提供了API，使得我们可以获取其用户的数据。

3. 传感器传感器是一种能够感知环境并将感知到的数据转换为电信号的设备。

通过安装在各种设备上的传感器，我们可以采集到各种数据，例如温度、湿度、气压等。

二、数据预处理工具在进行数据挖掘之前，通常需要对原始数据进行预处理。

数据预处理工具是帮助我们清洗、处理和转换数据的工具。

常见的数据预处理工具包括Excel、Python和R等。

1. ExcelExcel是一款广泛使用的电子表格软件。

它提供了丰富的函数和工具，可以较方便地进行数据处理、筛选和转换等操作。

2. PythonPython是一种简单易学且功能强大的编程语言。

它提供了许多数据处理和分析库，如Pandas和NumPy，可以帮助我们对数据进行清洗、分析和转换。

3. RR是一种专门用于数据分析和统计的编程语言。

它提供了丰富的数据挖掘和机器学习库，如ggplot2和caret，可以帮助我们进行各种数据处理和分析操作。

三、数据挖掘算法在进行数据挖掘时，我们需要借助各种算法来发现、提取和分析数据中的模式和关系。

agent概念

agent概念摘要：一、Agent概念简介二、Agent特点与分类三、Agent应用场景与发展趋势四、我国在Agent领域的研究与发展五、Agent技术在实际应用中的优势与挑战六、总结与展望正文：一、Agent概念简介Agent，中文译为“代理”，是一种计算机程序，能够模拟人类在特定环境中的行为和决策过程。

Agent具有自主性、智能性、交互性、适应性等特点，可以在不同领域和场景中发挥作用。

二、Agent特点与分类1.自主性：Agent能够自主地执行任务，不需要人为干预。

2.智能性：Agent具备一定的智能，可以对环境中的信息进行处理和分析。

3.交互性：Agent能够与其他Agent或人类进行沟通与协作。

4.适应性：Agent能够根据环境变化调整自身行为策略。

根据功能和应用领域，Agent可分为：1.面向任务的Agent（如数据挖掘、自动化决策等）2.面向社交的Agent（如智能客服、虚拟人物等）3.面向环境的Agent（如智能家居、无人驾驶等）三、Agent应用场景与发展趋势1.应用场景：Agent广泛应用于工业、农业、医疗、金融、教育、智能交通等领域，解决实际问题，提高生产效率。

2.发展趋势：随着物联网、大数据、云计算等技术的发展，Agent技术将更加成熟，应用范围进一步扩大。

四、我国在Agent领域的研究与发展1.政策支持：我国政府高度重视Agent技术的研究与发展，出台相关政策鼓励创新。

2.产业布局：国内多家企业和科研机构在Agent领域取得重要成果，推动产业应用。

3.人才培养：我国高校和研究机构积极开展Agent相关学科教育，培养专业人才。

五、Agent技术在实际应用中的优势与挑战1.优势：提高生产效率、降低成本、优化资源配置、提高服务质量等。

2.挑战：技术研发、安全与隐私、法律法规、产业协同等。

六、总结与展望Agent技术具有广泛的应用前景，为各行各业带来革新。

我国在Agent领域取得了一定的成绩，但仍需加强研究，推动技术进步，以应对未来的挑战。

基于Agent的数据挖掘

ｉｍｐｂｒｔｎｒｌ＜ａｕ＞ｕｓ－ｘｖｕ＞ｏｋｐｓｃｎｓｐｉｃｕｓ— ｏｍａｖｌｅｂｒｔｍａ＜ａｅｌｃｕ＜ｅｏｄ＞ｌ
或者：ｉａｃｓｌｔｘｎｅ０ｅｙｃｐａｙｎｄｅｔ拒ｐｃｅｓｉｔｄｄ１３ｄｎｍｎｙｅｉｃ－ｓｅｅｉａｒｒ
２６０ｂｓ５００ｐ），并将令牌桶的常规突发量Ｂ和扩展突发量Ｂ都设置ｃｅ
为８０Ｂｔ当标准令牌桶Ｂ００ｙｅ（ｅ＝Ｂ时，表示没有扩展突发功能，ｃ
令牌不够用直接丢弃分组），当报文被令牌桶处理的时候，如果令牌桶中有足够的令牌可以用来发送报文，则报文可以通过可以被继续发送下去，同时令牌桶中的令牌量按报文的长度做相应的减少，当令牌桶中的令牌少到报文不能再发送时，报文被丢弃。令牌桶是一个控制数据流量的很好的工具，当令牌桶中充满令牌
关键词：智￣Ａｅｔ数据挖掘，ｇｎ频繁模式挖掘 ‘
１据挖掘．数
的组件，它是一个知识体现的工具以及结果提交的一个容器。相
由于数据挖掘是一个多步骤的反复的过程，数据挖掘的结果可能会影响到前一步的数据集合，这就要求每个步骤之问都有通讯的可能。如果各个步骤之问进行全链接形式的通讯，这样就会
使通讯代价大大增加，并且当需要被挖掘的模式不一致的时候，

人工智能计算agent基础阅读笔记

《人工智能计算agent基础阅读笔记》一、前言人工智能是当今科技领域最为炙手可热的话题之一。

而在人工智能技术中，计算agent基础则是其重要组成部分之一。

本篇文章将围绕人工智能和计算agent基础展开阅读笔记，对其中的关键概念和理论进行探讨和总结，为读者带来全面而深入的了解。

二、人工智能概述1. 人工智能的定义人工智能是指用计算机或其他智能设备模拟人类智能的一种技术和方法。

它旨在使计算机具有类似于人类的思维能力，如学习、推理、识别、理解等。

2. 人工智能的发展历程人工智能的研究起源于上世纪50年代，经过多年的发展，目前已在各行各业得到广泛应用，涵盖了机器学习、语音识别、图像识别、自然语言处理等领域。

3. 人工智能的应用场景人工智能技术在智能家居、智能医疗、智能交通、智能制造等领域都有着广泛的应用，为人们的生活和工作带来了诸多便利。

三、计算agent基础概述1. 计算agent基础的定义计算agent是指能够感知环境，并根据感知结果采取行动的实体或系统。

它能够根据环境的变化做出及时反应，并通过学习和推理提高决策的准确性。

2. 计算agent的组成要素计算agent一般由传感器、执行器、决策系统以及学习系统等组成要素构成。

传感器用于感知环境，执行器用于执行动作，决策系统用于制定行动方案，学习系统用于不断改进决策过程。

3. 计算agent的分类根据其决策能力和学习能力的不同，计算agent可以分为简单agent 和智能agent。

简单agent通常只能执行固定的动作，而智能agent 则能够根据环境的变化做出灵活的决策。

四、计算agent基础原理1. 感知与行动计算agent能够通过感知环境获取信息，然后根据信息采取相应的行动。

感知和行动是计算agent基础原理的核心。

2. 环境模型计算agent在做出决策时，需要对环境进行建模，以理解环境的特征和规律。

环境模型对于计算agent的决策过程至关重要。

3. 学习和适应智能agent具有学习和适应的能力，它能够通过不断的试错和反馈来提高自身的决策能力，使得在不断变化的环境中依然能够做出合适的决策。

agent的用法

agent的用法
1、什么是Agent
Agent是一种可以在一个软件或系统中执行其他程序的机械设备或算法，它主要被用于自动监视、收集和分析数据，也可以用于执行动作。

Agent能够监测一个系统的行为、检测可疑活动等。

另外，Agent可以在系统中形成许多子系统，每个子系统都可以独立运行，它们之间也可以存在其中一种交互行为，从而实现极其灵活的软件集成系统。

（1）远程管理：使用代理可以远程管理远程主机上的计算机和网络设备，可以更新软件和硬件，检测网络安全漏洞，监控系统状态等。

（2）数据挖掘：使用代理可以进行大规模的数据挖掘，可以从网络上收集信息，进行分析，以便发现新的洞察和有价值的结论。

（3）计算机安全：代理可以用于防范外部攻击，如拒绝服务攻击，病毒传播，垃圾邮件发送等。

（4）机器人：使用代理可以制作有实用特性的机器人，它们可以在许多情况下帮助我们解决问题，如诊断机器故障，购买物品等。

（5）自动对话系统：使用代理可以创建自动化的对话系统，可以应对用户的询问，解答问题并做出建议。

（6）多媒体技术：使用代理可以实现多媒体技术，比如视频流。

基于智能Agent的自动数据挖掘系统构建

２ＲｓａｃｅｔｆｎｏｍａｏｎｇｍｅｔＨｉｎｊｎｉｅｓｙＨｒｉ１０８，ｈｎ）．ｅｅｒｃｎｅｏｆｒｔｎＭａａｅｎ，ｅｌｇｉｇｖｒｔａｂｎ００ＣｉａｈｒＩｉｏａＵｎｉ，５
Ａｂｓｒｃ：Ｄａａｍｉｉｓａｓｒｔｇｉｏｏ．Ｉｓｄｉｃｔｆｏｍｏｓｒｉｈｔｓｃａｒｎｉｇ．Ｉｌｔｋｒａｏｓｏｔａｔｔｎｎｇｉｔａｅｃｔ１ｔｉｆｕｌｏｒｃｍｉｎｕｅｓｗｔｏｕｐｅｉｌｔａｉｎｔｗｉｌａｅａｇｅｔｃｔｔｅｐｌｐｅｉｌｅｅｍｏｙｓｃａｉｄｐｏｐｌｏｄｏｔｅｄｔｉｎｇｗｏｋ．ｒｒｔｅｏｖｈｓｔｃｎｉｅａｏｔｏｅ，ｈｓｐａｒｓｒｖｏｚｅｔｈａａｍｎｉｒＩｏｄｅＯｒｓｌｅｔｉｅｈｑｕｎｄｃｓｂｌｍｔｉｐｅｔｉｅｔｎｐｒｃｓｒｃ－ｍｅｏｎｔｕｔａｆａｗｏｒｆａｕｏａｅｄｄａａｍｉｉｇｓｔｍｉｇｉｅｌｇｎｇｎｔ．ｉｋｏｎａｔｍｔｔｎｎｙｓｅｕｓｎｎｔｌｅｔａｅｓｉ
Ｋｅｒｓｄｔｎｎ；ｕｏｔｄｄｔｎｎ；ｎｅｌｅｔｅｔｙｗｏｄ：ａａｍｉｉｇａｔｍａｅａａｍｉｉｇｉｔｌｇｎｉＡｇｎｓ
数据挖掘起源于２０世纪９０年代，经过十几年的广泛认可的是Ｗｏｌｄｅ和Ｊｎｉｇ为Ａｇｎ下的定ｏｒｇｉｅｎｎｓｅｔ

基于数据挖掘的个性化信息智能Agent挖掘系统模型

智能
Ｄ＿（Ｄ三
对用户能够快速准确地检索自己最想要的信．息的需求，ｅ数据挖掘要进行相应的扩展，Ｗｂ通过将Ｗｂｅ数据挖掘技术和智能Ａｅｔｑｎ
技术相结合，从而满足用户的需求。本文主要提出两个模型：典型的个・胜化Ｗｂｅ挖掘模型和个・Ａｅｔ智能挖掘模型陛化ｑｎ
Ｎｎｈｎ３０１）ａｃａｇ３０３
摘要：性化智能挖掘是近几年出现的一个崭新的研究方向，它是人工智能与数据挖掘技术在Ｗｂ或Ｉｔｒｅ环境下个ｅｎｅｎｔ相互融合的产物。大部分个性化信．息挖掘都只是建立在纯粹的Ｗｂ数据挖掘之上，然而面对大部分的智能化技术的出现，面ｅ
ａｎｈｏｎｏｔｅｒＷｅｏＩｅｅｔ．Ｍｏｐｂｒｎｔｒｎｓｔｅｒｓｎｉｙｎｆｒｍｉｍｉｏａ１ｔｉｏａｔｏｎｎｎｉｇｓｎｉｂｕｉｔｉｏｎｈｒｅＤａｉｎｉｓｅｅＷｂａｔｎｎｇ．Ｂｕｔａｃｉｆｎｇｔｅｈａｐｅａｎｃｏｉｔｅ１ｇｎｔｉｅｐｒａｅｆｎ１ｉｅｚｔｅｈｎｉｕｅｃｑａｎｔｅｄｈｒｅｑｕｉｅｎｔｆｒｍｅｏＣｉｉｔｓｅｔｅｖｍｔｅｓｉｏｎｓｎｆｒｅｎｒｒｉｅｏｓｄｃｉｏｍａｔｉｏｎｑｕｉｃｋ１ａｎｅｘＹｄａｃｔ１ＷｅｂＹ．Ｄａｔ、ｉａ１ｎｎｉｓｎｇｈｏｕ１ｂｅｘｔｔ．ｃｏｎｎｉｇｄｅｅｎＢｙｂｉｎｗｉｈｅｂｔＷＤａｔａ、ｉＩｎｎｉｔｈｎｉｎｇｅｃｑｕｅａｎｄｉｅｌｇｎｔ１ｉｅｎｔＡｇｔｅｃｎｉｕｉＷｉｓｅｎｔｈｑｅ，ｔ１１ａｔｉｆｙｓｒｅｕｉｅｑｒｍｅｎｓｆ１ｉｎｔＴｈｉｐｅｒｏｃｏｂｎｎｆｗｄｏ０ｔｏＣｅｓ．ａｐｆｕｓｎｒｉｇｉｇｏｒａｒｔｔＳｍｏｄＳｈｉｈｅ１ｗｃａｒｔｙｃＰｓｏｅｐｉａ１ｅｒｎａ１ｉＷｅｂ、ｉｎｉＳｏｔｙ１ｎｎｇｌｄｅ１ａｎＰｅｏｎｄｒｓａｌｉｘ＼ｅｎｒｔｅ１１ｇｔ，：ｇｔｎｅｎｔ、ｉｉＩｎｎｉｇ￣ｏｎｌｄｅ１

数据挖掘技术在Web预取中的应用研究

数据挖掘技术在Web预取中的应用研究作者：王双显来源：《数字化用户》2013年第14期【摘要】随着网络使用者的数量与日俱增，使得网络在使用过程中受到的限制和数据传输迟缓性加剧，网络服务质量受到了很大的影响，针对这种情况就需要对技术进行不断研发，数据挖掘技术在未来将会占有广阔的市场。

数据挖掘技术主要对不同的用户进行分析和归类，对Web中的数据进行预读，提高网络使用速度。

本文主要介绍了数据挖掘技术在Web预取中的使用规则和使用方法。

【关键词】数据挖掘 Web预取应用随着网络技术的不断发展，越来越多的行业和领域开始利用网络这一平台来进行自我发展。

互联网的使用使得人们的生活方式更加趋于多样性。

其中WWW以其自身的传输方式和较好的交互性能使得其获得了广泛的应用。

虽然在近些年的发展中，网络速度大大提高，但由于使用人数众多，为网络质量带来了较大的影响。

WWW采用请求和数据服务的方式运行，但由于其中存在的协议没有固定的状态，使得网络服务器不能够为用户提供有效的服务。

在现有的浏览器中使用缓冲机制，控制用户发送的请求频率，减少远程服务器的发送频率。

利用Web 预取技术能够根据用户发出的访问请求进行未来请求的预测，在用户进行网页浏览时对预测的内容进行保存，这样就有力的减少了访问过程中产生的缓冲和延迟。

预取技术的使用有效地缩短了用户的数据获得时间。

一、以Agent技术为基础的智能数据挖掘系统在现有的数据挖掘系统中，存在各种不同的数据挖掘方式，这些系统有着各自不同的特点，但由于其智能性尚不够完善，因此在使用过程中受到了一定的影响。

在Agent技术的基础上进行数据挖掘，是将Agent本身使用到数据挖掘过程中，能够将其本身具有的特点使用到数据挖掘过程中，赋予了数据挖掘系统自治性、自动反应性以及对于环境的适应特点，在整体的结构中包括：数据源、数据预处理、数据挖掘、决策，最后是人机界面，供操作者进行使用。

在进行数据与处理的过程中Agent主要对执行的任务进行确定，根据数据建立起相应的模型，对数据进行进一步的分析和数据的处理以及数据的变换。

基于Multi_agents系统的分布式数据挖掘

3)本课题得到国家自然科学基金项目(60473113)、国家自然科学基金重点项目(60533080)资助。

庄　艳　硕士研究生,主要研究领域为分布式虚拟环境、Agent 技术;陈继明　博士研究生,主要研究领域为XML 、分布式虚拟环境;徐　丹　硕士研究生,主要研究领域为分布式虚拟环境、Agent 技术;潘金贵　教授,博士生导师,主要研究领域为多媒体信息处理、多媒体远程教育系统。

计算机科学2007Vol 134№112基于Multi 2agents 系统的分布式数据挖掘3)庄　艳　陈继明　徐　丹　潘金贵(南京大学计算机软件新技术国家重点实验室　南京210093)摘　要　计算机网络的发展以及海量数据的分布式存储,滋生了分布式数据挖掘(DDM )这一新的数据挖掘方式。

本文针对多agent 系统下的分布式数据挖掘进行了初步的研究,对agent 方法用于DDM 的优势、基于agents 的分布式数据挖掘的问题,以及典型的基于agent 的分布式数据挖掘系统和该领域的进一步研究方向作了一个概要的综述。

关键词　数据挖掘,分布式数据挖掘,基于多agent 系统的分布式挖掘　Distributed Data Mining B ased on Multi 2agent SystemZHUAN G Yan CH EN Ji 2Ming XU Dan PAN Jin 2Gui(State Key Lab for Novel Software Technology ,Nanjing University ,Nanjing 210093)Abstract The development of network and the storage of huge data in a distributed way bring on the distributed data mining (DDM ).The article gives a primary study focus on the Distributed Data Mining Based on Multi 2agent system.We summarize the advantages of agents for DDM ,problems in the agent 2based system for distributed data mining ,and some representative agent 2based Distributed Data Mining systems ,at last ,the f uture work of the area.K eyw ords Data mining ,Distributed data mining ,Data mining based on multi 2agent system 数据挖掘是用于在大规模数据集中获取感兴趣知识的过程。

人工智能[第十章数据挖掘与Agent技术]山东大学期末考试知识点复习

第十章数据挖掘与Agent技术1．1 数据挖掘的概念与研究内容在1989年召开的第十一届国际联合人工智能学术会议上，有人提出了数据库知识发现(Knowledge Discovery in Database，KDD)的概念，其目的就是用机器学习的方法来分析数据库管理系统中存储的数据，发现数据中隐藏的规则与知识，以解决“数据爆炸但知识贫乏”的现象。

1．数据挖掘的定义数据挖掘(Data Mining)是一类深层次的数据分析方法。

是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不是要去发现放之四海而皆准的知识，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明，只要能发现针对特定问题的知识即可。

其实，利用数据挖掘工具从数据集中所发现的知识，是有特定前提和约束条件的、面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解，最好能用自然语言表达所发现的结果。

2．数据挖掘与在线分析处理(OLAP)数据挖掘与传统的在线分析处理的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。

在线分析处理(OLAP)是建立在一些假设之上的。

在用OLAP处理数据时，用户首先建立一系列假设，然后用OLAP检索数据库来验证或推翻所提假设的正确性，最终得到自己的结论。

OLAP分析过程在本质上是一个演绎推理的过程，但如果分析的变量达到几十或上百个时，再用OLAP手动分析验证这些假设将是一件非常困难和痛苦的事情。

数据挖掘则不同，它不是用于验证某个假设模型的正确性，而是在数据库中自己寻找模型。

其本质是一个归纳的过程。

比如，一个用数据挖掘工具的分析师想找到引起贷款拖欠的风险因素，数据挖掘工具可能会帮他找到高负债和低收入是引起这个问题的原因，甚至还可能发现一些分析师从来没有想过或试过的其他因素，比如年龄。

多Agent协同系统的3层数据挖掘模型的设计

维普资讯
第４卷第３期
李春生等：多Ａｅｔ同系统的３层数据挖掘模型的设计ｇｎ协
其中，据清洗Ａｇｎ是由Ｍ个清洗算法Ａｇｎ（） — ｌ２３ … ，组成；据挖掘Ａｇｎ是由Ｎ个挖数ｅｔｅｔｉ（，，，Ｍ）数ｅｔ
第３是任务实现层，由数据清洗Ａｇｎ、数层ｅｔ
据挖掘Ａｇｎ、测试Ａｇｎ和评价Ａｇｎ组成，ｅｔｅｔｅｔ
图１基于Ｍｕｉｇｎ的数据挖掘模型系统框架图ｌ－ｅｔｔＡ
［收稿日期］２０ — ６００７０ —１Ｃ作者简介］李春生（９０）１６一，男，１８年大学毕业，９３教授，现主要从事人工智能与智能系统方面的教学与科研工作。
数据收集和存储技术的快速进步使得企业各部门积累了大量数据，如何从大量数据中提取出有用信
息成为一个需要研究和解决的课题。由于数据量太大，无法使用传统的数据分析工具和处理技术。即使数据集相对较小，由于数据本身的非传统特点也不能使用传统方法处理。数据挖掘是一种将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合的技术，它为探查和分析新的数据类型以及用新方法分析已有数据类型提供了很好的机会。传统的数据挖掘技术需要人们的大量参与，一次需要处理大量数据，并且可能因为低准确性而造成多次重复操作，大大降低了它的智能性和高效性，浪费了用户的时间和精

基于Agent的分布式数据挖掘系统

特点的Ｉｔｍｅ环境中，统Ｃｉｎ／ｅｖｒ构系统的服务ｎｅｔ传ｌｔＳｒｅ结ｅ能力大大降低，ｅｔ术和跨平台语言的出现，该问题提Ａｇｎ技为供了解决思路和方法。
１多代理Ｗｅｂ日记挖掘的体系结构设计
软件２１年第３卷第９期０１２
Ｓｆａｅｏｔｒｗ
国际ＩＴ传媒品牌
基于Ａｅｔｇｎ的分布式数据挖掘系统
毛晓岚陈松。
（．１杭州市中级人民法院，杭州，３００；２浙江财经学院东方学院，海宁，３４０）１０８．１４８
ａａｙｉｏｅｓｒｃｕｅｏｅｄｓｉｕｅｐｃｌｅｅｖｒｌｇ，ｉａｅｅｉｎＷｅｏｎｎｙｔｍｔｃｕｅｎｔｄｅｄｓｇｎｌｓｓｆｔｔｔｒｆｈｉｔｂｔｄｔｉａｂｓｒｅｓｈｓｐｒｄｓｇｂｌｇｍｉｉｇｓｓｅｓｒｔｒｄａｄｓｙｔｅｉｎｈｕｔｒｙＷｏｔｐｕｕｈｗｏｋｆｅｃｇｎ￣Ｔｉａｅｏｒｏａｈａｅｃｈｓｐｐｒｃｍｂｎｄｍｕｔ－ｇｎｅｈｏｏｙｗｉｂｌｇｍｉｉｇＯｎｔｅｏｅｈｎａｅｉｎｄｔｎｎｉｅｌａｅｔｃｎｌｇｔｗｅｏｎｎ．ｎａｄｗｅｃｎｄｓｇａａｍｉｉｇｉｔｈｈｓｓｅｍｏｅｃｅｒｙｏｅｏｈｒｈｎａｌｋｌｕｅｏｌ — ｇｎｃｎｌｇｒｖａａｍｉｉｇｍｏｅｅｅｔｅｙＴｈｓａｅｙｔｍｒｌａｌ，ｎｔｔｅａｄｗｅｃｌｍａｅｆｌｓｆｈｕｍｕｔａｅｔｅｈｏｏｙｔｉｉｔｏｍｐｏｅｄｔｎｎｒｆｃｉｌ．ｉｐｒｖｐｅｐｏｅｔｅｔｅｒｔｃｌｉｎｆａｃｎｐｌｃｔｎｖｌｅｏｅｔｉｔｉｕｅａａｍｉｉｇｓｓｅｘｌｒｏｅｉａｇｉｃｎｅａｄａｐｉａｉａｕｆｇｎｓｒｔｄｄｔｎｎｙｔｍ．ｈｈｓｉｏａｄｂ

人工智能智能科学与技术专业术语

人工智能智能科学与技术专业术语1. 人工智能简介人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学中的一个重要领域，旨在开发出具备智能的机器，使其能够像人类一样进行学习、推理、理解和决策等一系列复杂的任务。

人工智能的核心目标是让机器拥有和人类类似的智能水平。

2. 智能科学与技术智能科学与技术是研究和开发人工智能的学科领域，包括了数学、计算机科学、信息工程、神经科学以及认知科学等多个学科的交叉融合。

智能科学与技术旨在研究和开发能够模仿人类智能的机器和系统，通过模拟人脑中的认知过程实现对复杂问题的解决。

3. 专业术语以下是人工智能智能科学与技术专业中一些重要的术语：3.1 机器学习（Machine Learning）机器学习是人工智能的核心技术之一，指计算机程序利用大量数据来自动学习规律和模式，从而实现对未知数据的预测和决策。

机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。

3.2 深度学习（Deep Learning）深度学习是一种机器学习的方法，通过构建和训练大型神经网络模型来实现对复杂问题的处理。

深度学习模型通常包含多个隐藏层，能够自动学习特征表示，从而提高对数据的理解和处理能力。

3.3 神经网络（Neural Network）神经网络是模拟人脑中神经元网络结构的数学模型，用于实现机器学习和深度学习。

神经网络由多个节点和连接组成，每个节点代表一个神经元，通过权重和激活函数来模拟神经元之间的连接和神经传递。

3.4 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）自然语言处理是人工智能领域中的一个重要方向，用于研究和开发使机器能够理解、处理和生成人类自然语言的技术和方法。

NLP包括了语音识别、文本分析、语义理解等多个子领域。

3.5 计算机视觉（Computer Vision）计算机视觉是人工智能中的一个重要研究领域，旨在使机器能够以类似于人类的方式进行视觉感知和理解。