28、数据挖掘与智能代理技术的融合：构建高效智能系统

数据挖掘与智能代理技术的融合：构建高效智能系统

1 引言

随着信息技术的飞速发展，数据挖掘（Data Mining, DM）和智能代理（Intelligent Agents, IA）技术逐渐成为构建高效智能系统的核心工具。数据挖掘通过从大量数据中提取有价值的信息，为决策提供了有力支持；智能代理则通过模拟人类的认知和行为，实现了自动化和智能化的任务处理。两者的结合不仅提高了系统的灵活性和适应性，还为解决复杂问题提供了新的思路。

本文将探讨如何通过数据挖掘技术来训练智能代理，提高其性能和适应性。我们将详细介绍这一过程的方法论，并展示几个实际应用案例，说明这种方法的有效性和潜力。

2 方法论概述

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。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）来提取知识。
2. 案例2 ：通过在记录了基于代理的应用程序中代理行为࿰