11、自主智能系统中的数据挖掘技术应用

自主智能系统中的数据挖掘技术应用

1. 引言

在当今数字化时代，数据挖掘技术已成为智能信息系统的核心组成部分。随着数据量的指数级增长，传统的数据分析方法已不足以应对现代数据仓库中隐藏的复杂模式和潜在信息。数据挖掘技术通过结合机器学习、统计分析、建模技术和数据库技术，能够在海量数据中发现模式和微妙的关系，并推导出规则以预测未来的结果。这些技术不仅有助于市场细分、客户画像、欺诈检测等领域，还在决策支持系统中发挥了重要作用。本文将探讨数据挖掘技术在自主智能系统（AIS）中的应用，特别是在代理（Agent）技术和多智能体系统（MAS）中的融合与优化。

2. 数据挖掘技术概述

数据挖掘是从数据中提取隐含的、之前未知的、潜在有用的信息的过程。过去十年中开发的数据挖掘技术种类繁多，包括基于模式的相似性搜索方法、聚类分析、基于决策树的分类、采用数据立方体或属性导向归纳方法进行概括，以及关联规则挖掘。以下是几种常见的数据挖掘技术：

• 基于模式的相似性搜索 ：通过识别数据中的相似模式，可以发现潜在的相关性。
• 聚类分析 ：将数据集划分为若干个簇，使得同一簇内的数据对象彼此相似，而不同簇间的数据对象相异。
• 基于决策树的分类 ：通过构