張云峰,宋 艷

（1.北華航天工業(yè)學(xué)院,河北 廊坊 065000；2.北奔重型汽車集團(tuán)有限公司,內(nèi)蒙古 包頭 014032）

1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

1.1 數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)

數(shù)據(jù)庫的挖掘在廣義上是數(shù)據(jù)挖掘過程中從存儲在數(shù)據(jù)庫中的大量數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息。從這個角度看，數(shù)據(jù)庫挖掘系統(tǒng)包括以下幾個部分。

（1）數(shù)據(jù)庫：數(shù)據(jù)庫可以恢復(fù)信息，它可以整理數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)；

（2）數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器：根據(jù)用戶的數(shù)據(jù)挖掘需求，提取相關(guān)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器；

（3）知識庫:它是一種領(lǐng)域知識用來評估結(jié)果的有趣程度模式或指導(dǎo)研究。這種知識庫的概念是有層次的，包括了解用戶的認(rèn)可；

（4）數(shù)據(jù)挖掘引擎：這是數(shù)據(jù)挖掘的重要組成部分，它是由一組功能模塊的組合，用來進(jìn)行描述，分類，轉(zhuǎn)換和偏差分析等；

（5）數(shù)據(jù)評價模塊：它通常是由有趣度去衡量，并且能夠與數(shù)據(jù)挖掘模塊進(jìn)行交互，使得搜索專注于有趣程度的模型；

（6）圖形用戶界面：用戶和數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)在這個模塊之間的通信，這使得系統(tǒng)與用戶進(jìn)行交互，并且為數(shù)據(jù)搜索，提供信息，幫助搜索聚焦，和探索性數(shù)據(jù)挖掘。

1.2 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的功能

1.2.1 清洗泛化

數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可以把現(xiàn)有的數(shù)據(jù)提高到一個更高的水平。利用GDBR廣義積分算法，通過空間和時間上的復(fù)雜性的相關(guān)性，然后采用N-gram方法可以有效地搜索和準(zhǔn)確的重復(fù)記錄系統(tǒng)中的相似信息，然后進(jìn)行排序和測試。智能化操作，如規(guī)范的插入，刪除，交換和置換可以處理常見的拼寫錯誤，數(shù)據(jù)清洗。但也有一些偏差，采用精度檢測正常消除基本算法，本系統(tǒng)提高了基本消除算法，利用統(tǒng)計原理，結(jié)合合理的直接和逆重復(fù)矩陣，能夠提高拼寫錯誤的檢測和正確的修改。

1.2.2 數(shù)據(jù)挖掘的功能

根據(jù)相關(guān)的關(guān)聯(lián)規(guī)則和序列規(guī)則，系統(tǒng)的分類以及數(shù)據(jù)聚集的數(shù)據(jù)挖掘方法，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的預(yù)期的應(yīng)用目標(biāo)。通過搜索與集成的頻繁項目集之間的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)Apriori算法。頻繁項集產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本思想是：通過記錄I的頻繁項，并記錄下I所有非空子集內(nèi)容。如果值的支持（I）/支持（a）大于最小置信度，規(guī)則= ＞（1-a）將直接輸出。如果I中的非空子集不符合條件，相關(guān)規(guī)則將不輸出。換句話說，關(guān)聯(lián)規(guī)則不是由a形成的，但時間序列規(guī)則往往與系統(tǒng)中的項目集的時間相關(guān)聯(lián)。該系統(tǒng)中的時間序列規(guī)則是由AprionAII決定的。在廣泛的意義上說，關(guān)聯(lián)規(guī)則包含強(qiáng)烈規(guī)則，例外規(guī)則和隨機(jī)規(guī)則。規(guī)則的少量數(shù)據(jù)服從的例外規(guī)則的代表。雖然數(shù)量少，其有趣性高。它是未知的信息在這個階段的和不可預(yù)知的信息規(guī)則。該系統(tǒng)中的最小可信度的關(guān)聯(lián)規(guī)則設(shè)置了例外。因此，系統(tǒng)可以形成分類關(guān)聯(lián)規(guī)則(CAR)和分類關(guān)聯(lián)規(guī)則(ECAR)和虛假的規(guī)則(SCAR)。

這些定義數(shù)據(jù)和分類數(shù)據(jù)，代表可以形成的數(shù)據(jù)類別，并根據(jù)分類標(biāo)準(zhǔn)中屬于未知類別的數(shù)據(jù)來形成分類。在這個系統(tǒng)中，應(yīng)用區(qū)間分類器可以提高正確率和分類精度水平、降低過深樹擴(kuò)展的決策樹分類器。

聚類算法結(jié)合高密度集群采用CURE算法進(jìn)行標(biāo)記的許多不同的簇代表點(diǎn)。所以能夠形成一定的集群分布式架構(gòu)。然后有效地識別特殊的形態(tài)，使數(shù)據(jù)處理更高效和提高處理能力。利用數(shù)據(jù)挖掘之前，系統(tǒng)會自動劃分空間分布，使信息對象形成了許多數(shù)據(jù)單元。然后，根據(jù)本單位的特點(diǎn)，計算機(jī)集群分布。另一個獨(dú)特的聚類算法是基于密度的聚類算法。通過改進(jìn)Dbscan算法,數(shù)據(jù)部門可以實(shí)現(xiàn)由小部門集群,實(shí)現(xiàn)和算法的加速速度通過選擇代表擴(kuò)大種子點(diǎn)的相鄰對象,和整個數(shù)據(jù)庫集群實(shí)現(xiàn)樣本數(shù)據(jù)的聚類。它使系統(tǒng)的聚類算法更有效。

2 基于大規(guī)模數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的構(gòu)建方法

2.1 整體框架結(jié)構(gòu)的設(shè)置

該系統(tǒng)集成了各種模塊密切相關(guān)，形成數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)層次，包括多個獨(dú)特的輸出操作功能，具有多數(shù)據(jù)源、多參數(shù)的特點(diǎn)。因此，每個挖掘操作模塊之間的可以是相互獨(dú)立的，這可以產(chǎn)生更多的功能和更穩(wěn)定的系統(tǒng)。作為一個集成系統(tǒng)，有一個協(xié)調(diào)統(tǒng)一的模塊進(jìn)行模塊之間的關(guān)聯(lián)，從而提高并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳遞、標(biāo)準(zhǔn)化系統(tǒng)的操作和數(shù)據(jù)源的挖掘結(jié)果。

在數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的基礎(chǔ)上考慮一個龐大的數(shù)據(jù)庫，本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘的范圍必須要擴(kuò)大，因此實(shí)現(xiàn)挖掘?qū)ο蟛粦?yīng)該僅存在于數(shù)據(jù)庫中，也應(yīng)該在文件中。因此,根據(jù)文件系統(tǒng)提供的信息處理方法。呈現(xiàn)更容易挖掘結(jié)果,實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程決策支持分析,該系統(tǒng)還具有自動恢復(fù)的功能挖掘結(jié)果,擴(kuò)大應(yīng)用范圍。因?yàn)樗遣僮麟娔X的人,該系統(tǒng)配備了良好的操作界面，這能夠很方便用戶的操作和幫助決策者做決策分析并做出準(zhǔn)確的決定。

2.2 模塊設(shè)置

根據(jù)本系統(tǒng)的上述結(jié)構(gòu)，以下模塊設(shè)置是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的相關(guān)功能。

（1）挖掘模塊可以實(shí)現(xiàn)挖掘工作功能,采集不同數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。每個挖掘模塊是獨(dú)立的。數(shù)據(jù)庫管理模塊可以控制單個模塊。存儲模塊的數(shù)據(jù)源，通過挖掘讀入相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ),為其他模塊提供的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

（2）在預(yù)處理模塊的主要功能是過濾，定義和格式的數(shù)據(jù)源，進(jìn)一步提高整個系統(tǒng)的可操作性和實(shí)用性。主要的子模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)映射操作，映射的列映射和類型映射。數(shù)據(jù)映射到地圖源表成為身份類型，并形成相應(yīng)的對照表。不同的數(shù)據(jù)映射并形成一個統(tǒng)一的模塊。列映射到數(shù)據(jù)源中提取有用的柱，有利于減少數(shù)據(jù)量，加快了計算速度。類型映射是將不同的數(shù)據(jù)源的類型強(qiáng)制性轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)類型，有利于挖掘。

（3）存儲模塊操作整個數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。然而，首先必須導(dǎo)入外部文件，然后存儲和控制。采用ODBC技術(shù)底層界面。利用內(nèi)存索引和緩沖功能，加快系統(tǒng)的計算能力。

整個系統(tǒng)的核心模塊是挖掘管理模塊。各種信息用戶實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)庫的挖掘應(yīng)存放在挖掘基地。挖掘基地直接設(shè)置在系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中，便于傳輸和管理。挖掘庫管理包括所有類型的數(shù)據(jù)挖掘過程，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)存儲。數(shù)據(jù)挖掘操作在整個挖掘過程中依賴一個其他數(shù)據(jù)挖掘和生成的一個新挖掘的運(yùn)行結(jié)果。此外，新的結(jié)果可能是另一個挖掘過程中的數(shù)據(jù)源。

3 結(jié)論

本文探討了基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的構(gòu)建。首先，介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)容和實(shí)質(zhì)，數(shù)據(jù)庫挖掘過程和挖掘系統(tǒng)的組成，以及數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的功能。然后，論述了構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的方法，包括總體框架結(jié)構(gòu)設(shè)置，模塊設(shè)置界面設(shè)置。越來越多的相關(guān)數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)進(jìn)行發(fā)布和得到認(rèn)可，企業(yè)應(yīng)當(dāng)根據(jù)自己的特點(diǎn)和需求構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，來為他們自己提供更好的服務(wù)和完善的應(yīng)用及經(jīng)濟(jì)效益。

[1]王元卓等,網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)：現(xiàn)狀與展望[J].計算機(jī)學(xué)報,2013,36(06).

[2]李國杰,程學(xué)旗. 大數(shù)據(jù)研究:未來科技及經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的重大戰(zhàn)略領(lǐng)域--大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀與科學(xué)思考[J].中國科學(xué)院院刊,2012(06):647-657.

[3]程學(xué)旗等.網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)計算技術(shù)與應(yīng)用綜述[J].科研信息化技術(shù)與應(yīng)用,2013(06).