8、关系数据库交互式模式挖掘与时间序列数据的预测聚类树分析

关系数据库交互式模式挖掘与时间序列数据的预测聚类树分析

关系数据库交互式模式挖掘

现有方法的优缺点

在关系数据库中进行交互式模式挖掘时，有一种方法能实现挖掘与数据库管理系统（DBMS）的紧密耦合，甚至无需专门定义数据挖掘查询语言，SQL 就能发挥此作用。然而，这种方法难以支持复杂的知识发现过程。例如，它完全忽略了预处理步骤，若要为挖掘准备数据，需编写冗长复杂的 SQL 查询。而且，由于缺乏对源数据的引用，在挖掘会话中难以定义和更改挖掘视图。

ConQueSt 系统的特性

ConQueSt 系统具有诸多独特特性：
1. 处理多种约束 ：它是唯一能同时处理多种不同约束，并便于定义新约束的系统。相比之下，其他基于约束的模式发现原型通常只关注少数几种约束，且算法技术难以扩展到其他约束。
2. 易用性 ：专为解决实际问题而设计，用户界面友好，具备预处理能力，能轻松连接关系型 DBMS，方便用户快速从数据中发现有价值的知识。其模块化和可扩展性使其能适应不断变化的应用需求，高效性、鲁棒性和可扩展性则使其能处理大规模的实际数据集。
3. 鲁棒性和资源意识 ：当前许多模式发现软件在处理大量数据时，常因内存不足而失败。而 ConQueSt 很鲁棒，它能进行核外挖掘，直到数据缩减框架将数据集大小缩减到可进行核内处理。
4. 高效性 ：是高性能的挖掘软件。例如，通过与 FICA 和 FICM 这两种深度优先算法对比执行时间，可看出其在处理特定约束时的高效性。

Con