基于多Agent的分散式数据挖掘模型优化

传统的数据挖掘方法存在效率低和缺乏智能化等问题，难以满足当前网络环境下对大规模数据的挖掘需求。探讨了数据挖掘技术与智能Agent技术的结合优势，提出了基于智能Agent的创新数据挖掘模型，并详细阐述了其组织结构。该模型显著降低了问题复杂性，减少了人工参与，极大提升了数据挖掘的智能化和效率。

基于SOAP协议的分散式数据挖掘系统设计涵盖以下要点：1. 分散式数据挖掘的挑战：文章指出现有数据挖掘工具在处理分散式异构数据库时的局限性。随着互联网普及，系统需要从传统B/S结构向分散式多层次结构演进，以应对未来大数据及分散式数据分析需求。2. SOAP协议应用：文章中提到，为实现异地异构平台上数据库的通信，系统采用SOAP协议。SOAP核心是将请求和响应消息编码成XML格式，透过HTTP、HTTPS、MQ、SMTP等标准互联网通信协议传输，实现分散式应用程序间透明信息交换。3. SOAP协议优势：与CORBA、Java RMI、DCOM等RPC协议相比，SOAP易于掌握、利用现有通信协议和安全机制（如SSL加密）、与平台无关，无需复杂协议转换。此外，SOAP使用XML格式传输消息，减少客户端与服务端的耦合。4. SOAP消息结构：通常包含信封（Envelope）、主体（Body）和可选头部（Header）。请求和响应遵循此消息结构，SOAP终端可透过HTTP URL标识。此方法使对象绑定与终端无关，具体实现由程序确定如何将对象映射到服务器端对象上。5. SOAP请求与响应示例：文章通过简单SOAP请求示例展示通信过程。请求使用HTTP POST方法发送，内容为text/xml，并含必要请求URL。响应消息返回相应处理结果。6. 分散式数据挖掘系统设计意图：设计探讨异种数据库环境下数据挖掘问题。基于SOAP的系统可实现在分散式异构环境下的数据挖掘，弥补现有工具在网络功能和处理能力上不足。7. 数据挖掘算法和模型未来方向：文章强调集中式处理算法和模型在应对未来大数据和复杂数据分析需求上的不适应。分散式数据挖掘系统设计通过分散式处理适应大数据量和复杂数据分析需求。8. 技术交流与合作促进：由于SOAP协议简单性和跨平台能力，有助于促进不同系统间通信与合作，对实现分散式数据挖掘系统至关重要。

基于Agent技术，构建了Multi Agent数据挖掘模型，解决了组织结构、Agent设计和协作问题，提高数据挖掘效率和智能化水平。

针对储层建模方法的复杂度大、主观性强、处理速度慢等问题，提出了一种基于多agent的分布式储层地质统计分析系统。系统进行了多agent规划，设计了分层系统模型，并详细阐述了各个agent的功能，最终实现了面向agent的设计。

MATLAB 程序实现交互式多模型算法，包含基本模型 ca 和 cv。

该研究提出基于支持向量机的分布式数据挖掘模型 DSVM，以解决分布式环境中数据挖掘遇到的挑战。DSVM 利用特征多叉树来表示分布式数据集的总体特征，并使用壳向量来实现分布式支持向量机的增量更新。实验表明，DSVM 在解决存储开销、效率、安全性和隐私性等问题方面取得了成效。

HDFS目录和文件管理

目前，移动终端已成为运营商维系用户、拓展市场的战略重心。提升移动终端销量、扩大终端规模是各运营商的工作重点。利用数据挖掘技术，从用户属性、终端使用信息、终端搜索访问信息等多个维度出发，挖掘大量用户行为数据的价值。建立了终端换机模型，包括基于决策树算法的用户换机倾向识别模型和基于聚类算法的终端推荐模型。这些模型可以帮助实现移动终端的精准营销。

该模型将移动代理和增量优化技术与OIKI DDM模型相结合，采用层次结构设计，可实现数据挖掘过程中的可扩展性和灵活性。它通过利用网络特性，降低通信成本，特别适用于大规模分布式环境。