|
2.4.2 基于信息挖掘的智能決策支持系統(tǒng)IDSSIM
該項內(nèi)容已獲國家發(fā)明專利《一種基于信息挖掘的智能決策支持系統(tǒng)構(gòu)造方法》（ZL 03105330.0）（見附件 ）。
1) 總體結(jié)構(gòu)（如圖17所示）
2) 主要模塊與功能
粗略地講：IDSSIM = DM + WM + KAS + RM
上式中，DM：數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining），在此我們主要指知識發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新技術(shù)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挖掘即KDD*系統(tǒng)；
WM：Web挖掘（Web Mining），主要包括基于Web的文本挖掘、用戶訪問日志挖掘及Web結(jié)構(gòu)挖掘；
KAS：交互式知識獲取構(gòu)件（Knowledge Acquirement System），主要用于領(lǐng)域?qū)＜抑R的歸納獲取;
RM：推理機構(gòu)件（Reasoning Machine），主要由智能決策支持系統(tǒng)進(jìn)行推理時使用。
以上四部分通過綜合知識庫和Web知識庫貫穿在一起。
(1) 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘模塊（KDD*系統(tǒng)）。主要實現(xiàn)對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行的挖掘過程；我們分兩點進(jìn)行說明：
a. 新的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)構(gòu)模型——KDD*。簡單的說，KDD*=KDD+雙庫協(xié)同機制，所
謂雙庫協(xié)同機制，即構(gòu)建數(shù)據(jù)庫與基礎(chǔ)知識庫的內(nèi)在聯(lián)系“通道”，從而用基礎(chǔ)知識庫去制約與驅(qū)動KDD的發(fā)掘過程，改變KDD固有的運行機制，在結(jié)構(gòu)與功能上形成了相對于KDD而言的一個開放的、優(yōu)化的擴體。具體實現(xiàn)是通過啟發(fā)式構(gòu)件和中斷式構(gòu)件完成的。
b. 數(shù)據(jù)挖掘過程中的集成算法庫：數(shù)據(jù)庫經(jīng)預(yù)處理后形成挖掘數(shù)據(jù)庫，挖掘數(shù)據(jù)庫是本部分的挖掘基礎(chǔ)。在本部分中，我們設(shè)計了一個集成挖掘算法庫，此庫集成于決策支持系統(tǒng)的模型庫中，其中針對幾類主要的知識類型，對應(yīng)的聚集一些有效的挖掘算法；同時該算法庫具有可擴展性特征。算法庫連接于一個接口引擎，接口引擎在系統(tǒng)控制器的作用下根據(jù)用戶需求選擇合適的發(fā)掘方法，進(jìn)行相應(yīng)的工作。挖掘出的知識放入衍生知識庫。
(2) Web挖掘模塊。主要實現(xiàn)對非結(jié)構(gòu)化、復(fù)雜的信息（包括文本信息、用戶訪問日志信息）進(jìn)行的發(fā)掘過程；
這里主要包括兩大部分，一是文本信息的挖掘，二是對用戶訪問日志信息的挖掘。對于文本信息的挖掘，我們主要利用小波分析、潛在語義索引、概念格等方法地集成和融合，對于用戶訪問日志信息的挖掘，我們將利用序貫?zāi)Ｊ竭M(jìn)行挖掘處理。
另外考慮到Web信息的知識挖掘需要實時從Web網(wǎng)絡(luò)中獲取復(fù)雜類型信息，所以我們將結(jié)合智能搜索引擎技術(shù)從Internet上檢索得到初始數(shù)據(jù)集，經(jīng)過預(yù)處理后形成挖掘數(shù)據(jù)集合以便進(jìn)行后續(xù)挖掘處理。
(3) 交互式知識獲取模塊。它為用戶提供了友好的交互界面，使系統(tǒng)可以較方便的獲取專家知識。
(4) 推理機模塊。它將針對不同問題集形成相對應(yīng)的決策樹，以便使用決策樹進(jìn)行推理進(jìn)程。在推理機實現(xiàn)過程中將集成各種有效的推理機制（例如案例推理等），為對決策問題進(jìn)行問題求解，產(chǎn)生相應(yīng)的解決方案。
3) 動態(tài)知識庫系統(tǒng)
在以上各模塊的基礎(chǔ)上，知識庫的提升和融合將貫穿整個過程。在此過程中，對于內(nèi)部數(shù)據(jù)挖掘而言，知識庫經(jīng)過了基礎(chǔ)知識庫、衍生知識庫、合成知識庫、擴展知識庫的不斷提升過程�；A(chǔ)知識庫中存放的是初始知識和專家領(lǐng)域知識，該知識庫通過一個知識獲取構(gòu)件連接在人機對話部件，專家可隨時加入新的領(lǐng)域知識，因此這個知識庫是一個動態(tài)的知識庫；衍生知識庫中存放的是KDD*發(fā)現(xiàn)的新知識，衍生知識庫和基礎(chǔ)知識庫通過冗容性等處理形成合成知識庫。
對于Web信息挖掘而言，將構(gòu)造一個Web知識庫，并且最終在該智能決策系統(tǒng)中與內(nèi)部知識發(fā)現(xiàn)過程形成的綜合知識庫進(jìn)行融合,即把不同知識表示的、異構(gòu)的、不同源的知識相融合，形成最終的知識發(fā)掘知識庫。
上一頁 [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] 下一頁
|
