基于Mobile Agent聚類挖掘算法研究

魏爽

摘要：Mobile Agent技術(shù)是隨著網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的日益深入而發(fā)展起來的一項(xiàng)新興技術(shù)。Mobile Agent技術(shù)的智能性和移動(dòng)性，不僅降低了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，而且提高了通信效率；此外，其支持異步自主交互、支持?jǐn)噙B操作，具有安全性、并行性，具有學(xué)習(xí)、容錯(cuò)、智能化路由能力等優(yōu)點(diǎn)，使得Mobile Agent技術(shù)在復(fù)雜的分布式問題求解方面表現(xiàn)出非凡的優(yōu)勢(shì)，因此，將Mobile Agent技術(shù)應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中，具有很好的研究及應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：移動(dòng)代理；數(shù)據(jù)挖掘；聚類；算法；分布式

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2014）31-7249-04

Abstract： Mobile Agent technology is a entity which can autonomously move from one host to another in a heterogeneous network and communicate with other Agent and resources. The intelligence and mobility of Mobile Agent technology not only reduce the network load， but improve communication efficiency. Supporting asynchronous autonomous interaction， breakpoint operation and concurrent calculation and being secure and capable of learning， fault-tolerance and intelligent routing， Mobile Agent， applied to distributed Web data mining system， technology has a great research and application prospect.

Key words： mobile agent；data mining；clustering；algorithm；distributed

2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

2.1數(shù)據(jù)挖掘概述

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所要解決的問題就是找到蘊(yùn)含在數(shù)據(jù)中的有用信息以及挖掘出尚未發(fā)現(xiàn)的知識(shí)[4，5]。一般情況下，這些隱藏在數(shù)據(jù)中的信息與知識(shí)是無法通過人的先驗(yàn)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)確定的，但是對(duì)于協(xié)作人們作出適當(dāng)?shù)臎Q策具有重大的參考價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)包括分類、回歸、時(shí)間序列分析、預(yù)測(cè)、聚類、匯總、關(guān)聯(lián)規(guī)則、序列發(fā)現(xiàn)等。其應(yīng)用主要包括分類，估值，預(yù)言，相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則，聚類等[5]。

2.2數(shù)據(jù)挖掘流程

與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫相比，Web上的數(shù)據(jù)信息是非結(jié)構(gòu)或者半結(jié)構(gòu)化的，并且是動(dòng)態(tài)的不斷變化的，因此直接對(duì)Web網(wǎng)頁上的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)是很難進(jìn)行下去的，而在挖掘之前進(jìn)行必要的數(shù)據(jù)處理是非常必要的。典型的Web數(shù)據(jù)挖掘處理流程如圖4所示。

4 結(jié)束語

本文系統(tǒng)研究和總結(jié)了移動(dòng)Agent技術(shù)和聚類挖掘技術(shù)的理論知識(shí)，以移動(dòng)Agent技術(shù)為基礎(chǔ)，提出了數(shù)據(jù)挖掘模型。最后，將該模型應(yīng)用于大規(guī)模的復(fù)雜分布式聚類問題求解過程中，提出一種基于Mobile Agent的聚類挖掘算法。分析表明，該模型具有集成伸縮性，實(shí)現(xiàn)靈活，執(zhí)行效率高等優(yōu)點(diǎn)，可以有效降低通訊代價(jià)，特別適合解決大規(guī)模異構(gòu)分布式數(shù)據(jù)聚類問題。

參考文獻(xiàn)：

[1] 呂建.移動(dòng)agent技術(shù)與應(yīng)用[J].中國計(jì)算機(jī)用戶，2009（25）.

[2] 喻健.移動(dòng)Agent關(guān)鍵技術(shù)的研究及應(yīng)用[D].長(zhǎng)沙：中南大學(xué)，2010.

[3] 蘇克軍.移動(dòng)Agent技術(shù)在分布式數(shù)據(jù)庫環(huán)境中的應(yīng)用研究[D].鄭州：解放軍信息工程大學(xué)，2009.

[4] 郭曉磊.基于Web日志挖掘的網(wǎng)絡(luò)用戶聚類研究[D].北京：北京郵電大學(xué)，2009.

[5] 劉貴如.基于多Agent的多數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[D].昆明：云南師范大學(xué)，2007.

[6] 楊靈利.多Agent系統(tǒng)交互協(xié)作的研究與建模[D].沈陽師范大學(xué)，2013.

[7] 李峰.面向開放分布式環(huán)境的協(xié)同模型研究[D].燕山大學(xué)，2007.

[8] 徐小龍，程春玲，熊婧夷.基于multi-agent的云端計(jì)算融合模型的研究[J].通信學(xué)報(bào)，2010（10）.endprint

摘要：Mobile Agent技術(shù)是隨著網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的日益深入而發(fā)展起來的一項(xiàng)新興技術(shù)。Mobile Agent技術(shù)的智能性和移動(dòng)性，不僅降低了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，而且提高了通信效率；此外，其支持異步自主交互、支持?jǐn)噙B操作，具有安全性、并行性，具有學(xué)習(xí)、容錯(cuò)、智能化路由能力等優(yōu)點(diǎn)，使得Mobile Agent技術(shù)在復(fù)雜的分布式問題求解方面表現(xiàn)出非凡的優(yōu)勢(shì)，因此，將Mobile Agent技術(shù)應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中，具有很好的研究及應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：移動(dòng)代理；數(shù)據(jù)挖掘；聚類；算法；分布式

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2014）31-7249-04

Abstract： Mobile Agent technology is a entity which can autonomously move from one host to another in a heterogeneous network and communicate with other Agent and resources. The intelligence and mobility of Mobile Agent technology not only reduce the network load， but improve communication efficiency. Supporting asynchronous autonomous interaction， breakpoint operation and concurrent calculation and being secure and capable of learning， fault-tolerance and intelligent routing， Mobile Agent， applied to distributed Web data mining system， technology has a great research and application prospect.

Key words： mobile agent；data mining；clustering；algorithm；distributed

2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

2.1數(shù)據(jù)挖掘概述

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所要解決的問題就是找到蘊(yùn)含在數(shù)據(jù)中的有用信息以及挖掘出尚未發(fā)現(xiàn)的知識(shí)[4，5]。一般情況下，這些隱藏在數(shù)據(jù)中的信息與知識(shí)是無法通過人的先驗(yàn)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)確定的，但是對(duì)于協(xié)作人們作出適當(dāng)?shù)臎Q策具有重大的參考價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)包括分類、回歸、時(shí)間序列分析、預(yù)測(cè)、聚類、匯總、關(guān)聯(lián)規(guī)則、序列發(fā)現(xiàn)等。其應(yīng)用主要包括分類，估值，預(yù)言，相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則，聚類等[5]。

2.2數(shù)據(jù)挖掘流程

與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫相比，Web上的數(shù)據(jù)信息是非結(jié)構(gòu)或者半結(jié)構(gòu)化的，并且是動(dòng)態(tài)的不斷變化的，因此直接對(duì)Web網(wǎng)頁上的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)是很難進(jìn)行下去的，而在挖掘之前進(jìn)行必要的數(shù)據(jù)處理是非常必要的。典型的Web數(shù)據(jù)挖掘處理流程如圖4所示。

4 結(jié)束語

本文系統(tǒng)研究和總結(jié)了移動(dòng)Agent技術(shù)和聚類挖掘技術(shù)的理論知識(shí)，以移動(dòng)Agent技術(shù)為基礎(chǔ)，提出了數(shù)據(jù)挖掘模型。最后，將該模型應(yīng)用于大規(guī)模的復(fù)雜分布式聚類問題求解過程中，提出一種基于Mobile Agent的聚類挖掘算法。分析表明，該模型具有集成伸縮性，實(shí)現(xiàn)靈活，執(zhí)行效率高等優(yōu)點(diǎn)，可以有效降低通訊代價(jià)，特別適合解決大規(guī)模異構(gòu)分布式數(shù)據(jù)聚類問題。

參考文獻(xiàn)：

[1] 呂建.移動(dòng)agent技術(shù)與應(yīng)用[J].中國計(jì)算機(jī)用戶，2009（25）.

[2] 喻健.移動(dòng)Agent關(guān)鍵技術(shù)的研究及應(yīng)用[D].長(zhǎng)沙：中南大學(xué)，2010.

[3] 蘇克軍.移動(dòng)Agent技術(shù)在分布式數(shù)據(jù)庫環(huán)境中的應(yīng)用研究[D].鄭州：解放軍信息工程大學(xué)，2009.

[4] 郭曉磊.基于Web日志挖掘的網(wǎng)絡(luò)用戶聚類研究[D].北京：北京郵電大學(xué)，2009.

[5] 劉貴如.基于多Agent的多數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[D].昆明：云南師范大學(xué)，2007.

[6] 楊靈利.多Agent系統(tǒng)交互協(xié)作的研究與建模[D].沈陽師范大學(xué)，2013.

[7] 李峰.面向開放分布式環(huán)境的協(xié)同模型研究[D].燕山大學(xué)，2007.

[8] 徐小龍，程春玲，熊婧夷.基于multi-agent的云端計(jì)算融合模型的研究[J].通信學(xué)報(bào)，2010（10）.endprint

摘要：Mobile Agent技術(shù)是隨著網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的日益深入而發(fā)展起來的一項(xiàng)新興技術(shù)。Mobile Agent技術(shù)的智能性和移動(dòng)性，不僅降低了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，而且提高了通信效率；此外，其支持異步自主交互、支持?jǐn)噙B操作，具有安全性、并行性，具有學(xué)習(xí)、容錯(cuò)、智能化路由能力等優(yōu)點(diǎn)，使得Mobile Agent技術(shù)在復(fù)雜的分布式問題求解方面表現(xiàn)出非凡的優(yōu)勢(shì)，因此，將Mobile Agent技術(shù)應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中，具有很好的研究及應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：移動(dòng)代理；數(shù)據(jù)挖掘；聚類；算法；分布式

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2014）31-7249-04

Abstract： Mobile Agent technology is a entity which can autonomously move from one host to another in a heterogeneous network and communicate with other Agent and resources. The intelligence and mobility of Mobile Agent technology not only reduce the network load， but improve communication efficiency. Supporting asynchronous autonomous interaction， breakpoint operation and concurrent calculation and being secure and capable of learning， fault-tolerance and intelligent routing， Mobile Agent， applied to distributed Web data mining system， technology has a great research and application prospect.

Key words： mobile agent；data mining；clustering；algorithm；distributed

2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

2.1數(shù)據(jù)挖掘概述

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所要解決的問題就是找到蘊(yùn)含在數(shù)據(jù)中的有用信息以及挖掘出尚未發(fā)現(xiàn)的知識(shí)[4，5]。一般情況下，這些隱藏在數(shù)據(jù)中的信息與知識(shí)是無法通過人的先驗(yàn)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)確定的，但是對(duì)于協(xié)作人們作出適當(dāng)?shù)臎Q策具有重大的參考價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)包括分類、回歸、時(shí)間序列分析、預(yù)測(cè)、聚類、匯總、關(guān)聯(lián)規(guī)則、序列發(fā)現(xiàn)等。其應(yīng)用主要包括分類，估值，預(yù)言，相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則，聚類等[5]。

2.2數(shù)據(jù)挖掘流程

與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫相比，Web上的數(shù)據(jù)信息是非結(jié)構(gòu)或者半結(jié)構(gòu)化的，并且是動(dòng)態(tài)的不斷變化的，因此直接對(duì)Web網(wǎng)頁上的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)是很難進(jìn)行下去的，而在挖掘之前進(jìn)行必要的數(shù)據(jù)處理是非常必要的。典型的Web數(shù)據(jù)挖掘處理流程如圖4所示。

4 結(jié)束語

本文系統(tǒng)研究和總結(jié)了移動(dòng)Agent技術(shù)和聚類挖掘技術(shù)的理論知識(shí)，以移動(dòng)Agent技術(shù)為基礎(chǔ)，提出了數(shù)據(jù)挖掘模型。最后，將該模型應(yīng)用于大規(guī)模的復(fù)雜分布式聚類問題求解過程中，提出一種基于Mobile Agent的聚類挖掘算法。分析表明，該模型具有集成伸縮性，實(shí)現(xiàn)靈活，執(zhí)行效率高等優(yōu)點(diǎn)，可以有效降低通訊代價(jià)，特別適合解決大規(guī)模異構(gòu)分布式數(shù)據(jù)聚類問題。

參考文獻(xiàn)：

[1] 呂建.移動(dòng)agent技術(shù)與應(yīng)用[J].中國計(jì)算機(jī)用戶，2009（25）.

[2] 喻健.移動(dòng)Agent關(guān)鍵技術(shù)的研究及應(yīng)用[D].長(zhǎng)沙：中南大學(xué)，2010.

[3] 蘇克軍.移動(dòng)Agent技術(shù)在分布式數(shù)據(jù)庫環(huán)境中的應(yīng)用研究[D].鄭州：解放軍信息工程大學(xué)，2009.

[4] 郭曉磊.基于Web日志挖掘的網(wǎng)絡(luò)用戶聚類研究[D].北京：北京郵電大學(xué)，2009.

[5] 劉貴如.基于多Agent的多數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[D].昆明：云南師范大學(xué)，2007.

[6] 楊靈利.多Agent系統(tǒng)交互協(xié)作的研究與建模[D].沈陽師范大學(xué)，2013.

[7] 李峰.面向開放分布式環(huán)境的協(xié)同模型研究[D].燕山大學(xué)，2007.

[8] 徐小龍，程春玲，熊婧夷.基于multi-agent的云端計(jì)算融合模型的研究[J].通信學(xué)報(bào)，2010（10）.endprint