浅谈数据挖掘技术及其相关问题解析  

作　　者：许芳芳[1] 丁雷道 

机构地区：[1]郑州大学,河南郑州450001

出　　处：《数字技术与应用》2014年第4期141-144,共4页Digital Technology & Application

摘　　要：数据挖掘(Data Mining,简称DM),又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database,简称:KDD),是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、特殊的及有潜在应用价值的信息或模式。本文在了解数据挖掘的定义和市场前景的基础上,结合当今企业对数据挖掘技术的重视和数据挖掘技术对企业发展带来的巨大效益的现状,从众多方面提出和分析了数据挖掘技术在发展和应用过程中面临的主要问题。并且结合开放网格服务体系(OGSA)的思想,采用分层描述的方法,围绕功能、结构、调度成本和网格服务目标等,设计了一种五层的网格数据挖掘体系结构(GDMA)。该体系结构以服务为核心,通过统一的网格服务接口屏蔽资源的异构性,并针对用户的特殊需求,设计了基于工作流和Web服务的数据挖掘客户端。

关 键 词：网格数据挖掘体系结构 开放网格服务体系 数据挖掘 网格计算 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]