基于m-agent的分布式数据挖掘研究

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1、；i；1、毫l’专{茏{i、#，{i，¨-l：jk急!j{?jj．歹鼍’独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：粥t角f烈签字呲加／／年莎月／多日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解江西师范大学研究生院有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家

2、有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权江西师范大学研究生院可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)．，三学位论文作者签名：协商／7虱j签字El期：纠f年易月Ⅳ日i导师签签字日期：冽年易月／f日◆。●0专毒爿●；，∥：；；毒泰孽等谭。气。．倦●于Multi．Agent的分布式数据挖掘系统中，数据挖掘Agent被分派到网络中的各个数据站点上，根据用户的需求进行挖掘，并将挖掘结果传送给用户，这不仅有效避免了数据

3、的大量移动，也较好地解决了数据的安全保密问题。因此，Multi．Agent在分布式数据挖掘方面的这一显著优势必将为分布式数据挖掘技术的进步产生重要影响。本文首先研究了Multi．Agent和数据挖掘技术的相关理论，然后基于Multi．Agent设计了一个分布式数据挖掘系统模型，分析了系统的挖掘流程，给出了其中各种Agent的结构和功能，并详细说明了系统中多个Agent之间的协作方法。为了更有效地进行分布式关联规则的挖掘，在对数据挖掘算法进行深入研究的基础上，设计了一种基于哈希表的加权频繁项目集增量更新算法(WeightedHashIncr

4、ementalUpdatingAlgorithm，1

5、l『HIUA)，并将改进的FP—growth算法应用到系统中，分析和实验表明，这些工作不仅能够较好处理传统算法未能处理的数据库和最小支持度两者同时发生变化的问题，而且能够有效提高最大频繁项目集的挖掘和更新效率，进而改善整个系统的分布式数据挖掘的总体性能。关键词：Multi-Agent；分布式；数据挖掘；关联规则；最大频繁项目集●centralizeddataminingmethodsfireoftennotwellresolvedwiththehugeamountofdata．Sinc

6、e：①theconstraintsoftheNetworkbandwidth；②usingtraditionaldataminingmethodsdoesn’tworkeffectivelyondata；③thedatausuallynotallowedmovinginsecurityaspects．Therefore，howtoextractknownledgefromthedistributedsystemefficientlyhasbecomeresearchinghotspotscurrently．Since1990s，Multi

7、-AgentSystem(MAS)isgraduanybecomingaresearchhotspotandhasaprofoundimpactonthedevelopmentofscienceandtechnology．TheMulti-Agenttechnologyissuitableforthecomplexdistributedproblems．InDataMiningSystembasedonMulti·Agent,Agentsondifferentdatabasewillbeworkingaccordingtotheuser’

8、srequirements，andtransferringtheresulttothelasers．Thismethodcannotonlyavoidthemassmovementofdata,butalsocansolvethesecurityproblem．SotherefireadvantagesofusingtheMulti—Agenttechnologyinthedistributeddatabaseminingsystem．ThispaperrepresentstheprincipleofDataMiningbasedonMu

9、lti-Agenttechnology,thendesignedadistributeddataminingsystemmodelbasedonMAS，discussedtheprocesse