第三代数据挖掘系统

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。

第三代数据库系统除了提供传统的数据管理服务外，还应该支持数据管理、对象管理和知识管理。它们需要支持更复杂的对象结构和规则，以提供强大的管理功能，并能处理超文本、图片、声音等非传统数据类型。90年代的成功DBMS都具备这些服务。具体的面向对象数据库技术将在下一节详细介绍。第三代数据库系统必须继承第二代数据库系统的优点，包括良好的对象和规则管理，以及优秀的数据管理，同时保持非过程化的数据存取方式和数据独立性。

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第二代数据挖掘系统（续）特点与数据库管理系统（DBMS）集成，支持数据库和数据仓库，具有高性能的接口和高可扩展性。能够处理大规模和复杂的数据集，通过支持数据挖掘模式（DMQL）和数据挖掘查询语言增强系统的灵活性。典型系统如DBMiner，使用DMQL进行挖掘操作。第二代系统主要集中在模型生成，第三代数据挖掘系统则更注重预测模型系统集成的开发。

第一代数据挖掘系统支持少数几个数据挖掘算法，适用于挖掘向量数据。数据通常一次性调入内存处理，典型系统如Salford Systems早期的CART系统。然而，当数据规模巨大且变化频繁时，需要结合数据库或数据仓库技术进行管理，第一代系统存在此类需求上的挑战。

第二代数据挖掘系统续，与数据库管理系统（DBMS）集成，支持数据库和数据仓库，提供高性能接口和高可扩展性。系统能够挖掘大规模和复杂数据集，增加了数据挖掘模式（data mining schema）和数据挖掘查询语言（DMQL）的支持，增强了系统灵活性。典型系统如DBMiner，通过DMQL挖掘语言执行操作。第三代数据挖掘系统的开发强调模型生成与预测模型系统集成的问题。

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