7、自主智能系统与数据挖掘：从理论到实践

自主智能系统与数据挖掘：从理论到实践

1. 引言

自主智能系统（Autonomous Intelligent Systems, AIS）与数据挖掘（Data Mining, DM）的结合是近年来人工智能领域的重要研究方向之一。这种结合不仅推动了智能体技术的发展，还为解决复杂的应用场景提供了新的思路和方法。本文将探讨如何通过数据挖掘技术来增强智能体的行为，并介绍一个名为Agent Academy的开源平台，该平台整合了数据挖掘与智能体设计的功能，为开发者提供了便捷的工具。

2. 数据挖掘与智能体行为的结合

在智能体建模阶段定义的智能体类型会接收一个或多个通过独立过程提取的知识模型。每个智能体类型将产生一个或多个智能体实例。通过这种方式，我们可以将从历史数据集中提取的知识动态地嵌入到智能体中，从而增强它们的适应性和灵活性。这一过程适用于通过添加智能体来升级现有非智能体基础的应用程序，或者用于改进已运行的智能体基础应用程序中的智能体。

2.1 三种知识提取案例

在我们的方法中，我们考虑了三种不同的情况，这些情况对应于三种不同类型的知识提取，以及不同的数据源和挖掘技术。这三种类型也划分了三种不同的知识传播模式：

1. 案例1 ：通过在记录了某一应用程序业务逻辑（宏观层面）的历史数据集上执行数据挖掘（DM&