| 【中文题名】 | 基于移动代理的分布式知识发现系统研究 |
| 【英文题名】 | Research on Distributed Knowledge Discovery System Based Mobile Agent |
| 【学科专业】 | 软件工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2005-3-24 |
| 【中关键词】 | 移动代理,分布式,知识发现,虚拟数据库,分布式关联规则, |
| 【英关键词】 | mobile agent,distributed pattern,knowledge discovery,virtual database,distributed association rule, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>专家系统、知识工程> |
| 【论文摘要】 | 随着计算技术与网络的飞速发展出现了大量的分布式环境如Internet、Intranet、无线网络等，如何从异构分布的数据中及时发现、整理有价值的知识，是目前知识发现研究领域的热点。
针对目前知识发现系统中可扩展性、有效性、可移植性、适应性、延伸性方面存在的不足，本文提出了基于移动代理的分布式知识发现系统(MA-DKDS，Distributed Knowledge Discovery System based Mobile Agent)。它具有良好的网络计算资源调配能力(移动性)、分布并行计算能力、异步通信能力和网络资源优化能力，并能方便灵活的从异构分布的数据源中，选取、集中和挖掘数据。
第一章，对知识发现和知识发现系统的研究和应用现状进行综述，提出本文的研究目标：分析分布式知识发现系统的需求，提出基于移动代理的分布式知识发现系统体系结构，研究移动代理间的通信机制、知识发现过程中的数据预处理和数据挖掘三项关键技术。
第二章，介绍传统的知识发现系统架构，分析它们的优缺点。在分析了当前流行的移动Agent技术的基础上，提出基于移动代理的分布式知识发现系统MA-DKDS，并介绍了它... |
| 【论文题纲】 |
|
摘要 |
3-5 |
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ABSTRACT |
5-7 |
|
目录 |
7-10 |
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第一章 绪论 |
10-17 |
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1．1 引言 |
10-11 |
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1．2 知识发现综述 |
11-13 |
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1．2．1 知识发现的定义 |
11 |
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1．2．2 知识发现的应用现状 |
11-12 |
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1．2．3 知识发现与数据挖掘 |
12-13 |
|
1．3 知识发现系统的发展进程 |
13 |
|
1．4 论文的研究意义和背景 |
13-15 |
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1．5 论文的研究内容 |
15 |
|
1．6 本章小结 |
15-17 |
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第二章 基于移动代理的分布式知识发现系统体系结构研究 |
17-28 |
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2．1 概述 |
17-18 |
|
2．2 传统的知识发现系统体系结构分析 |
18-19 |
|
2．2．1 基于C／S架构的集中式知识发现系统 |
18-19 |
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2．2．2 基于固定站点的分布式知识发现系统 |
19 |
|
2．3 移动代理概述 |
19-21 |
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2．3．1 移动代理的功能 |
20 |
|
2．3．2 移动代理的特点 |
20-21 |
|
2．4 基于移动代理的分布式知识发现系统 |
21-27 |
|
2．4．1 系统体系结构介绍 |
21-23 |
|
2．4．2 系统核心层结构介绍 |
23-26 |
|
2．4．3 系统工作机理概述 |
26-27 |
|
2．4．4 体系结构评析 |
27 |
|
2．5 本章小结 |
27-28 |
|
第三章 基于移动代理的分布式知识发现系统通信机制研究 |
28-43 |
|
3．1 概述 |
28 |
|
3．2 多代理系统的通信模式 |
28-32 |
|
3．2．1 代理交互过程模型 |
28-31 |
|
3．2．2 多代理系统的通信连接方式 |
31-32 |
|
3．3 代理通信语言设计 |
32-39 |
|
3．3．1 代理通信语言KQML介绍 |
32-33 |
|
3．3．2 基于XML的KQML行为原语扩展 |
33-39 |
|
3．4 系统的代理通信机制设计 |
39-42 |
|
3．4．1 代理结构设计 |
39-40 |
|
3．4．2 代理控制中心结构设计 |
40-41 |
|
3．4．3 代理的交互过程控制 |
41-42 |
|
3．5 本章小结 |
42-43 |
|
第四章 分布式系统中的数据预处理研究 |
43-60 |
|
4．1 概述 |
43 |
|
4．2 数据预处理的目标和过程 |
43-44 |
|
4．3 数据预处理的关键问题 |
44-47 |
|
4．3．1 数据集成方式 |
44-46 |
|
4．3．2 数据不一致 |
46-47 |
|
4．4 基于虚拟数据库的数据集成方案 |
47-59 |
|
4．4．1 数据集成平台的设计思想 |
47-49 |
|
4．4．2 数据集成平台体系结构 |
49-55 |
|
4．4．2．1 数据源适配器 |
50-51 |
|
4．4．2．2 虚拟数据库的组成和实现 |
51-55 |
|
4．4．3 消除数据不一致的方法 |
55-58 |
|
4．4．4 基于虚拟数据库的数据集成平台方案评析 |
58-59 |
|
4．5 本章小结 |
59-60 |
|
第五章 分布式系统中的数据挖掘研究 |
60-70 |
|
5．1 概述 |
60 |
|
5．2 分布式数据挖掘的特点 |
60-61 |
|
5．3 分布式数据挖掘的任务和策略 |
61-62 |
|
5．4 分布式关联规则挖掘算法研究 |
62-69 |
|
5．4．1 基本概念和理论 |
62-64 |
|
5．4．2 分布式同步关联规则 |
64-66 |
|
5．4．2．1 主要算法描述 |
64-65 |
|
5．4．2．2 采用“投票”原则生成重频繁项目集 |
65-66 |
|
5．4．3 分布式异步关联规则 |
66-67 |
|
5．4．4 同步算法与异步算法的比较 |
67-69 |
|
5．5 本章小结 |
69-70 |
|
第六章 MA-DKDS的应用 |
70-80 |
|
6．1 课题背景 |
70 |
|
6．2 需求和特点 |
70-71 |
|
6．3 系统介绍 |
71-74 |
|
6．4 应用实例 |
74-79 |
|
6．4．1 知识分类 |
74-76 |
|
6．4．2 市场预测 |
76-77 |
|
6．4．3 系统数据集成 |
77-79 |
|
6．5 本章小结 |
79-80 |
|
第七章 总结与展望 |
80-82 |
|
7．1 论文的主要工作概述 |
80-81 |
|
7．2 未来工作展望 |
81-82 |
|
参考文献 |
82-85 |
|
致谢 |
85 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.387265 |
