3、多智能体环境中KDD的元学习系统执行引擎

多智能体环境中KDD的元学习系统执行引擎

1. 引言

在当今大数据时代，数据挖掘（Data Mining）和知识发现（Knowledge Discovery in Databases, KDD）成为企业和研究机构的重要工具。然而，面对海量的数据和复杂的算法选择，如何高效地进行数据挖掘成为了亟待解决的问题。传统的数据挖掘工具虽然提供了丰富的算法库，但在选择和排列这些算法时缺乏有效的指导。因此，数据挖掘过程往往依赖于专家的经验，甚至是以试错的方式进行，这显然不是长久之计。为了应对这一挑战，元学习（Meta-learning）应运而生。

元学习旨在通过积累多个应用的性能经验，提高数据挖掘系统的准确性和效率。它不仅可以自动化地选择和排列算法，还可以根据具体应用的需求提供最佳策略。本文将探讨多智能体环境中KDD的元学习系统的执行引擎，详细介绍其架构、工作流程以及在实际应用中的表现。

2. 执行引擎的作用与位置

执行引擎在元学习系统中扮演着至关重要的角色，它既是数据挖掘服务的提供者和执行者，又是系统的智能核心。从外部来看，执行引擎负责实时响应用户的在线需求；从内部来看，它通过离线计算不断提升系统的智能化水平。具体而言，执行引擎涉及以下几个方面的工作：

• 元数据更新 ：根据应用的具体情况，测试并更新挖掘计划，输出结果模型和应用的元数据。
• 元知识更新 ：从挖掘结果中学习，积累更多的元知识，以改进未来的挖掘过程。

2.1 元数据更新流程

元数据更新流程如图1所示，主要包括以下几个步骤：