基于工作流的數(shù)據(jù)挖掘過程研究.pdf

1、面對現(xiàn)今越來越多的數(shù)據(jù)源和越來越大的數(shù)據(jù)量，數(shù)據(jù)挖掘能夠有效地從這些海量數(shù)據(jù)中獲取有價值的信息可以使人們更好地預測未來可能出現(xiàn)的數(shù)據(jù)信息，從而提高工作效率.然而國內尚未有基于工作流的實用數(shù)據(jù)挖掘算法庫、企業(yè)數(shù)據(jù)管理倉庫工具庫、企業(yè)知識庫管理工具庫的文獻報道，關于這方面的研究和工作自然成為了當前的一個新興熱點. 傳統(tǒng)的應用程序面向的事務處理是以需求分析為基礎的開發(fā)軟件，而需求是相對確定的、固定的；數(shù)據(jù)挖掘的應用程序面向的決策支持在

2、各個階段有不同的任務模塊，其需求是易變的、流動的.對于反復調試的模型，后者顯得更加適用.實際上，數(shù)據(jù)挖掘的應用程序是適合工作流這種新型開發(fā)模式的，現(xiàn)今,S-plus和Sas中已經有基于工作流的集成環(huán)境應用于數(shù)據(jù)挖掘，但成本及維護費用過高，所以用戶只限于大中型企業(yè)；相對來說，以SQLSever的DTS作為工作流引擎的數(shù)據(jù)挖掘卻擁有成本低廉的特點，能夠滿足小型企業(yè)的需要，填補了實際情況中基于工作流的數(shù)據(jù)挖掘應用的一些市場空白. 本文

3、將工作流的形式應用于數(shù)據(jù)挖掘的算法流程當中，將常用數(shù)據(jù)挖掘算法、數(shù)據(jù)倉庫與知識庫管理和維護算法的通用結構的模塊化，建成基于工作流引擎的算法庫和工具庫.在實際應用中，對于時常有新數(shù)據(jù)更新的數(shù)據(jù)挖掘任務(如企業(yè)數(shù)據(jù)管理、證券股市等)更加適用，達到了提高效率、減少耗費、優(yōu)化流程以及增強可管理性等效果. 本論文致力于集成方案的研究，實現(xiàn)了將SQLSever中的DTS作為工作流引擎進行數(shù)據(jù)挖掘，實現(xiàn)了將工作流技術與數(shù)據(jù)挖掘技術相結合.在介