【摘 要】
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该文的主要工作有:1)针对现有的数据挖掘系统缺乏智能性,给出了一个基于Agent的智能数据挖掘系统模型,此模型利用Agent自身所具有的特性可以实现整个挖掘过程的智能化.2)为了
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该文的主要工作有:1)针对现有的数据挖掘系统缺乏智能性,给出了一个基于Agent的智能数据挖掘系统模型,此模型利用Agent自身所具有的特性可以实现整个挖掘过程的智能化.2)为了能够对用户行为进行预测,给出了一个简化的WWW数据模型来表示用户浏览器缓冲器中的数据,在此基础上挖掘用户的兴趣关联规则.3)给出了一个兴趣关联规则挖掘算法用于从用户的历史行为中挖掘用户的兴趣关联规则,从而对用户的行为做出预测.4)实现了一个基于Agent的WEB预取系统.基于Agent的WEB预取系统由于利用了数据挖掘的方法,并且充分考虑了用户当前的兴趣状况,所以可根据用户的兴趣习惯很好地预测用户即将发生的行为,进而预取从目前浏览器连结出去的最有价值(用户最感兴趣)的几个页面,从而达到提高网络浏览器速度和提供主动服务的目的.
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