数据挖掘试验平台DMLab设计与实现研究

针对电子商务环境中的分布式和异构性数据挖掘服务需求，设计了基于移动Agent和Web Service的五层分布式数据挖掘服务框架，实现了数据挖掘服务与电子商务系统的松散耦合。文章还提出了针对.NET平台下移动Agent迁移和WCF技术创建数据挖掘服务过程组件的具体实现。综合分析了支撑性服务质量评价和算法服务质量评价，为数据挖掘服务质量提供了全面的评价体系。

随着云计算技术的进步，基于Hadoop云平台的中医数据挖掘系统设计与实现已成为当前研究的热点。该系统利用Hadoop技术，实现了对中医数据的高效挖掘与分析，为中医领域的研究和实践提供了重要支持。

基于云平台的数据挖掘架构，挺适合做中大型数据的项目。用了分布式存储和并行计算，响应快、扩展性也强。文章里提到的架构设计还蛮贴合当前主流需求，尤其在数据量一上来时，优势就了。 如果你之前折腾过 Hadoop、Spark 那一套，会觉得思路挺熟悉。但这篇写得更系统一些，像调度机制、任务分发都有细讲，细节还挺到位。整体更像是把云计算跟数据挖掘打通了，做平台的朋友可以重点看看。 除了主文，还有几个关联资源也值得翻：像智能手机数据挖掘平台那篇，思路跟本文挺搭；再比如Hadoop 详解，补基础用刚好；还有美团大数据平台实战，干货不少。 如果你正考虑搭个数据挖掘平台，又不想从零起步，可以先看看这篇，借点思路

本论文深入探讨了数据挖掘领域，提供了对该领域基础理论、技术方法和应用场景的全面分析。

这份文档深入探讨了数据挖掘技术在 Web 环境下的研究进展和应用案例。

随着数据库规模的不断扩大，数据挖掘技术应运而生，它能够处理海量数据并从中提取有价值的信息，助力决策支持。

Jiawei Han的《数据挖掘:概念与技术》（第2版）被用于哈工大数据挖掘课程。这些课件内容深奥，对数据挖掘感兴趣的朋友不容错过。

探讨了工作流系统与基于云计算的数据挖掘平台整合的关键知识点。云计算是通过网络提供计算资源和数据存储服务的模式，其灵活性、可靠性和高性价比使其成为当前重要技术。数据挖掘平台基于云计算，支持多种并行数据提取和挖掘算法，通过参数配置实现高效的数据分析。工作流系统在数据挖掘中的应用则能协调各项任务，按照逻辑顺序执行算法，提高数据挖掘的效率和准确性。整合后的系统不仅支持并行算法组合和参数定制，还实现了数据处理流程的自动化和优化，为复杂业务需求提供了灵活的解决方案。

PolyAnalyst 是功能挺强大的数据挖掘工具，多大公司都在用。它支持从数据准备到建模再到评估的整个过程。你可以轻松数据，包括数据净化、变换、抽样等，基本上能应对各种数据挑战。对于模型，它了多种算法，比如决策树、神经网络、支持向量机等等。最棒的是，PolyAnalyst 的界面直观，初学者上手快，但专业人士也能通过 API 进行更复杂的定制。它支持多种数据库连接，比如 SQL Server、MySQL，兼容性强。如果你需要做数据挖掘，PolyAnalyst 的综合能力不错，值得一试。