第二代数据挖掘系统：功能与局限
第二代数据挖掘系统实现了与数据库管理系统（DBMS）的集成，支持高效访问数据库和数据仓库，并具备良好的可扩展性，可处理大规模和复杂数据集。它们通过引入数据挖掘模式和数据挖掘查询语言（如DMQL），为用户提供了更大的操作灵活性。DBMiner便是其中的典型代表。
然而，第二代系统也存在局限性，主要集中在模型的生成上，缺乏与预测模型系统的有效集成。这促使了第三代数据挖掘系统的诞生。
数据挖掘技术演进：从第二代到第三代
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数据挖掘系统[第二代（SAS）]的特点包括：
与数据库管理系统（DBMS）集成，支持数据库和数据仓库。
具有高性能接口，支持挖掘大数据集和更复杂的数据集。
通过支持数据挖掘模式和数据挖掘查询语言，增强系统的灵活性。
典型的系统如DBMiner，可通过DMQL挖掘语言进行挖掘操作。
但缺点是只注重模型的生成，未能与预言模型系统集成，导致了第三代数据挖掘系统的发展。
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