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　2000 年 9 月 系统工程理论与实践 第 9 期　 文章编号:(2000) 数据挖掘系统设计 汤宇松, 刘相峰, 黄亚楼, 卢桂章 (南开大学计算机与系统科学系, 天津 300071) 摘要: 　 随着海量数据库技术的不断发展, 出现了数据丰富但知识贫乏的现象 为解决这一问题, 近 年来, 提出了数据挖掘(D ata M ining) 和知识发现(KDD ) 技术 本文介绍了数据挖掘系统的概念及具体 的运做流程, 并提出了一个原形系统的构建模型 最后, 指出在数据挖掘技术发展中面临的一些问题 关键词: 　数据库; 数据挖掘; 原形系统 中图分类号: 　T P 182　　 A rchetypal D esign fo r D ata M in ing System , , , TAN G Yu song L IU X iang feng HU AN G Ya lou LU Gu i zhang ( . , . , 300071 ) D ep t of Computer System Science N ankai U niv T ianjin Abstract: 　In th is paper, w e discuss the techno logy of data m ining , analysis how D ata M ining w o rk s, and give an archetypal design fo r data m ining system. In the end , w e . list som e p roblem s that no t be so lved w ell in the mo st real data m ining system s Keywords: 　database; data m ining; archetypal system 1　引言 数据库技术的发展提供了存储海量数据信息的可能, 但当面对越来越多迅速膨胀的超级数据库时, 人 们却无从着手去理解数据中包含的信息, 更难以获得有价值的信息! 原有的决策支持系统( ) 已不能满 D SS 足需要, 人们迫切需要把这些看似分散的数据, 提炼成一条条有价值的信息, 来指导今后的行为 随着数据 库技术和计算机硬件的进一步发展, 出现了数据挖掘( ) 技术, 为解决上述问题提供了较好的方 D ata M ining 案 对于数据挖掘技术的研究, 在国外已经有几年的历史了, 国内也已经起步 关于这方面的文章虽然很 多, 但往往将重点放在局部的具体挖掘算法上, 很少对整个系统的构建进行论述 数据挖掘系统是一个有 机的整体, 各个部分之间有着密切的关系, 应该说所有的算法都是为某一个挖掘系统服务的, 如果不仔细 的对系统结构进行分析, 势必会导致各种算法之间的重复工作, 从而不利于多种不同算法的嵌入 而且对 算法来讲, 只有与系统其他模块紧密结合, 才能充分发挥作用 为此, 本文从系统的结构入手, 提出一个具 有基本功能的系统框架,