24、自主智能系统中的代理与数据挖掘：融合与应用

自主智能系统中的代理与数据挖掘：融合与应用

1. 引言

在当今数字化时代，数据的生成和积累速度之快，已经超出了传统数据处理系统的承载能力。面对海量数据，如何从中提取有价值的知识成为了一个亟待解决的问题。数据挖掘（Data Mining, DM）作为一种从数据中提取隐含信息的技术，已经在各个领域得到了广泛应用。与此同时，代理技术（Agent Technology, AT）作为一种新兴的计算范式，也在不断发展和完善。本文将探讨代理技术与数据挖掘的结合，介绍其在不同应用场景中的优势和实例。

2. 代理技术与数据挖掘的结合

2.1 代理技术简介

代理技术是一种模拟人类智能行为的计算模型，其中代理（Agent）是能够自主执行任务的实体。代理可以分为单代理系统和多代理系统（Multi-Agent System, MAS）。在MAS中，多个代理通过协作完成复杂的任务。代理技术具有自主性、适应性和推理能力，非常适合处理复杂、动态和分布式的环境。

2.2 数据挖掘简介

数据挖掘是从大量数据中提取隐含的、未知的、潜在有用的信息的过程。数据挖掘结合了机器学习、统计分析、建模技术和数据库技术，能够发现数据中的模式和关系，并推导出规则以预测未来的结果。典型的数据挖掘应用包括市场细分、客户画像、欺诈检测、零售促销评估和信用风险分析等。