【摘 要】
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该文首先对电子商务环境下数据挖掘技术应用的现状进行了详细的调研,并对分布式数据挖掘的体系结构模型和代价模型进行了深入的研究,在此基础上提出了一个整合分布式数据挖掘
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该文首先对电子商务环境下数据挖掘技术应用的现状进行了详细的调研,并对分布式数据挖掘的体系结构模型和代价模型进行了深入的研究,在此基础上提出了一个整合分布式数据挖掘服务的电子商务解决方案,并据此设计出一个电子商务环境下分布式数据挖掘系统的体系结构.该文将Meta-learning技术引入到系统核心模块的工作机制中,提出了基于低级分类器学习和Meta-classifier学习的移动代理进行分布式数据挖掘的思想.该文设计和实现了系统核心模块Agent通信机制中各个对象之间的具体通信过程.该文提出了对系统Meta-learning机制中对象的设计,在此基础上实现了基于判定树归纳算法的低级分类器学习代理,并将其应用于标准数据库进行模型的训练和评估,得到了良好的实验结果.论文的最后提出了系统改进的方向,并指明了今后需要进行的具体研究工作.
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