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本文分析了赞助搜索市场的复杂动态，揭示了市场高度集中、点击量与展示次数的幂律分布特征，以及不同广告商在展示排名中的策略差异。基于点击日志数据，提出利用共现关系和余弦相似度构建关键词相关图，并通过社区检测算法自动识别关键词簇，为广告商提供精准的关键词推荐策略。研究结果有助于广告商优化预算分配、提升点击率和投资回报率。

本文探讨了个性化本体中的概念学习新方法与赞助搜索市场的复杂动态。在概念学习方面，提出一种学习者主动获取信息的新方法，通过定义父概念并区分同级子概念，显著减少所需负面示例数量，提升学习效率。在赞助搜索市场分析中，基于微软大规模数据，揭示了点击分布的幂律特性、展示排名对点击率的影响以及市场高度集中等现象，并利用可视化与图分区技术为广告商关键词投标提供决策支持。研究结合计算经济学与复杂系统理论，为个性化知识建模和在线广告优化提供了理论基础与实践路径。

本文提出了一种实现个性化本体中概念学习的有效方法，通过主动学习框架确定新概念在学习者本体中的位置，利用包含概率和置信度判断语义等价性，并结合半监督学习与迭代式教师反馈机制高效选择正负例。该方法在在线购物领域实验中表现出高精度的概念映射能力、快速的增量学习收敛速度以及对少量反例的高效利用，显著优于传统教师驱动的学习方式。文章还总结了方法优势、拓展应用场景，并展望了未来研究方向。

本文探讨了流程管理中的智能体分配规则学习与概念学习策略。通过分析不同产品类型下智能体的销售准确率，构建并优化可部署于工作流管理系统（WFMS）的分配规则，并结合实验验证其对业务效益的影响。同时，提出基于专家网络和主动学习的概念学习方法，实现个性化本体构建，提升智能体在动态环境中的适应性与学习效率。文章还总结了相关优势、实际应用挑战及应对策略，并展望了未来在跨领域应用、新兴技术融合与多智能体协作等方面的发展方向。

本文介绍了一种基于PAPE的流程管理智能代理分配策略，旨在通过分析数据模式、代理分配与业务效益之间的依赖关系，实现更高效的流程执行。PAPE方法结合机器学习（如J48决策树）与后处理技术，构建集成数据结构，评估代理在不同数据模式下的表现，并生成基于性能的代理分配规则，反馈至工作流管理系统中实现自动化优化分配。文章详细阐述了PAPE的五个阶段：预处理、集成数据结构生成、基于模式的代理性能评估、代理分配学习与更新，并通过服装工厂设计流程的实际案例验证了其在提升销售业绩、优化资源利用和辅助决策方面的有效性。最后展

本文探讨了交易代理投标策略预测与流程管理中的智能代理分配方法。在投标策略预测方面，提出基于增量和滑动窗口的特征处理方法，结合Bagging-J48算法有效提升分类准确率，解决了高维度与序列概念建模难题；在智能代理分配方面，提出PAPE方法，通过整合领域知识与机器学习，挖掘代理分配与业务效益间的依赖关系，实现动态优化分配。实验验证了方法在真实场景下的有效性，未来可进一步引入连续性建模与多因素优化以拓展应用边界。

本文提出了一种基于序列挖掘的交易代理投标策略预测方法，旨在通过分析投标历史来识别代理采用的策略（如ZI-C、ZIP、GD、RE）。研究结合逆向TAC（CAT）游戏环境，利用投标序列的时间顺序特征进行模式识别与分类。实验结果表明该方法在多种策略上均达到80%以上的预测准确率，优于传统分类和基于规则的方法。文章还介绍了Mertacor代理的模块化架构及其市场策略，并展望了未来在算法优化、多策略融合与实时预测方向的发展潜力。

本文研究了多智能体系统（MAS）与数据挖掘（DM）技术在热电厂（TPP）控制和管理中的融合应用。通过知识工程（KE）建模、KDD流程处理历史运行数据，并将DM模型嵌入三层MAS架构中，实现了对传感器故障的识别与修复、运行优化及工程师决策支持。系统在模拟测试中展现出良好的响应时间、准确性和可靠性，验证了其在复杂工业环境下的有效性。文章还探讨了实际部署建议、技术挑战应对策略及未来研究方向，为电力行业智能化提供了可行路径。

本文探讨了Cassandra多智能体系统和智能电厂工程师辅助多智能体系统（IPPAMAS）在电力市场与电厂运营中的应用。Cassandra通过数据挖掘技术提升竞价代理对日前市场结算价格和电力负荷的预测准确性，采用加法回归与M5'算法组合实现最优性能；IPPAMAS则利用多智能体协同与数据挖掘模型，实现传感器数据验证、估计与决策支持，提升电厂智能化水平。文章分析了系统的技术优势、应用前景、面临挑战及解决方案，并提出未来研究方向与建议，推动电力行业向智能化、高效化发展。

本文介绍了一个基于数据挖掘增强的多代理平台Cassandra，用于优化电力股票市场中的代理投标决策。该平台结合历史数据与智能算法，构建预测模型以提升日前市场结算价格和负荷的预测准确性。系统采用模块化设计，涵盖数据收集、处理挖掘、决策支持和用户交互功能，并针对不同用户（系统分析师、管理员、监控者）提供分层权限管理。通过在希腊电力市场的试点测试，验证了平台在复杂动态环境下的有效性与适应性，为电力市场参与者提供了智能化、高效化的投标解决方案。

本文探讨了在竞争性多智能体环境中，如何通过合作策略提升分类准确性的同时保护私有知识。文章介绍了基于互信息和KL散度的知识披露衡量方法，提出了模型和子模型共享、数据分类两种合作策略，并在合成数据集上进行了实验评估。结果表明，模型共享策略能更有效地提升分类准确率（最高达67%），而数据分类策略虽受限于KL散度的不适用性和任务数据泄露问题，但在特定场景下更具优势。研究还分析了两种策略在银行、保险和国际合作中的应用潜力，并展望了引入互惠机制、支付机制及更复杂策略的未来发展方向。

本文研究了入侵检测与竞争环境下的合作预测数据挖掘。在入侵检测方面，提出基于生长自组织映射（GSOM）的多智能体系统，能够灵活适应数据拓扑结构并表示数据层次关系，尽管检测率和误报率非最优，但在模型灵活性和结构表达上具有优势。在合作预测数据挖掘方面，探讨了多智能体环境下分类准确性提升与私有知识披露之间的权衡，提出了基于对称KL散度和互信息的私有知识损失度量，并设计了数据共享、模型融合和知识交换等合作策略，通过合成实验验证了框架的有效性。最后总结成果并展望未来优化方向。

本文探讨了数据聚类与入侵检测系统中的创新技术，重点介绍了结合粒子群优化（PSO）和细菌觅食算法（BFA）的自动聚类算法AutoCPB，及其在提升聚类效果方面的优势。同时提出了一种基于新型生长自组织映射（SOM）的多智能体入侵检测系统架构，利用分布式智能体与中央管理智能体协同工作，实现高效异常检测。通过KDD Cup 1999数据集验证，系统展现出较高的检测率和识别率。文章还分析了当前面临的挑战，并提出了数据预处理、参数优化和模型融合等改进方向，展望了智能化、跨领域应用及安全隐私保护等未来发展趋势。

本文介绍了一种结合粒子群优化（PSO）和细菌觅食算法（BFA）的自动聚类方法，提出了ClusterP、AutoCP、AutoCB和AutoCPB四种算法。这些算法通过引入智能优化机制，提升了传统聚类方法的全局搜索能力和聚类质量。实验在多个数据集上验证了算法的有效性，结果显示AutoCP和AutoCPB在量化误差（QEF）方面表现优异，而AutoCB在簇间距离（ID）上更具优势。尽管运行时间较长，但其聚类性能显著优于K-means，适用于对聚类质量要求较高的应用场景。

本文探讨了数据挖掘领域的两项创新技术：EMADS多智能体框架和基于粒子群优化（PSO）与细菌觅食算法（BFA）的AutoCPB混合聚类方法。EMADS框架通过智能体间的协作实现高效、灵活且可扩展的数据挖掘，支持分类与元关联规则挖掘，并具备资源共享与隐私保护优势；而AutoCPB方法结合PSO的社会搜索能力和BFA的局部寻优特性，显著提升了聚类准确率。实验结果显示，AutoCPB在多个基准数据集上优于传统K-means算法。未来研究方向包括提升系统容错性、优化算法参数及融合两种技术应对复杂数据挖掘任务。

本文深入解析了基于可扩展框架的代理增强型数据挖掘技术——EMADS系统。该系统通过混合点对点代理架构，实现分布式协作与高效计算，支持元关联规则挖掘（Meta ARM）和最佳分类器生成等场景。系统利用任务代理、数据代理和挖掘代理的协同机制，结合FIPA ACL消息通信与JADE框架组件，实现了灵活的任务处理与最优解识别。通过数据和工具包装器，EMADS具备高度可扩展性，能集成新数据源与算法。实验表明其在多数据源环境下具有优越的计算效率和准确性，未来可拓展至更多数据挖掘任务并加强安全与性能优化。

本文探讨了基于代理的数据挖掘与决策支持系统及其可扩展框架EMADS。通过引入多代理系统（MAS）技术，实现了分布式、协作式的数据挖掘，提升了系统的灵活性、可扩展性和安全性。研究涵盖了决策分析流程、实验数据集设置、网络参数配置及实验结果分析，并提出了在不同生产领域应用的未来方向，特别是在半监督学习环境下预测产品生命周期过渡点的潜力。EMADS框架展示了在元关联规则挖掘和分类任务中的有效性，为数据驱动决策提供了创新解决方案。

本文探讨了社会智能与无处不在的智能在代理挖掘中的应用，重点介绍了基于代理的数据挖掘和决策支持系统在产品规划中的实现。系统通过数据管理代理、数据挖掘代理和决策分析代理协同工作，利用改进的Kohonen映射和动态时间规整算法，实现对产品生命周期转换点的精准预测，并结合群体智能与人类社会智能要素，提升复杂环境下的决策效率与准确性。文章还分析了系统的评估标准、实际挑战及未来应用前景，为智能制造与智能决策领域提供了可行的技术路径。

本文探讨了智能主体挖掘中的泛在智能，系统解析了数据智能、领域智能、网络智能、人类智能、组织智能和社会智能六种类型，阐述其定义、目标与关键方面。文章进一步分析了各类智能的整合机制、实际应用流程、面临挑战及应对策略，并展望了深度融合、智能化升级、跨领域应用与社会智能拓展等未来发展趋势，强调泛在智能在提升复杂问题解决能力中的核心价值。

本文探讨了生物信息学中智能体与数据挖掘的结合应用，重点介绍了酶分类、多智能体聚类以及基于知识的强化学习在数据挖掘中的实践。通过ATUCG和C4.5算法实现酶的功能分类，利用蜜蜂聚类算法进行分布式无监督聚类，并引入基于STRIPS和分层瓦片编码的强化学习技术优化数据采集过程。文章分析了各类方法的优势与挑战，提出了未来在多目标聚类、智能体协作和实际应用场景中的发展方向，展示了智能体范式在处理复杂生物数据中的潜力与前景。

本文探讨了生物信息学中智能体与数据挖掘技术在蛋白质注释和基因组分析中的关键作用。介绍了InterPro、ENZYME、BRENDA等重要数据库的功能，并详细描述了基于智能体的自动化注释环境ATUCG的三层架构及其工作流程。通过合作协商机制解决规则冲突，提升注释准确性。案例研究表明，集成模型显著优于个体模型，尤其在拟南芥蛋白质注释中表现突出。文章还分析了不同基序数据集对注释质量的影响，强调InterPro及其组合数据集的优势，并提出了数据预处理、算法优化和协商机制改进等建议。最后展望了多组学融合、人工智能深度

2009年国际代理与数据挖掘交互研讨会（ADMI 2009）在布达佩斯举行，作为AAMAS2009的联合活动，汇聚了全球在代理与数据挖掘交叉领域的研究成果。研讨会聚焦于代理驱动的数据挖掘、数据挖掘驱动的代理及其融合应用，涵盖生物信息学、电力市场、入侵检测等多个领域。通过特邀报告、精选论文和专题讨论，展示了多代理系统与数据挖掘技术在知识发现、自动化决策和智能优化方面的前沿进展，并探讨了未来研究方向与挑战。会议成果由Springer出版，体现了该领域日益增长的学术影响力和技术潜力。