第三代数据挖掘系统

分布式模型的灵活调度能力是第三代数据挖掘系统的一大亮点。它能 Internet/Extranet 上那些五花八门的数据源，整合效率挺高的。最关键的是，能直接和操作系统打配合，用起来顺手，不像早期那种还得靠人工同步模型。 模型管理的元数据也比较贴心，支持first class的管理方式，也就是你可以把多个预测模型当成一等公民来用，不用担心跨系统调用卡壳。这点在搞多数据源预测的时候省心，尤其是你在维护异构系统的时候。 想多了解点？可以看看分布式数据挖掘模型 DSVM，异构数据那块讲得还挺细 → 点这里。 还有BigTable在云计算环境下怎么搞数据挖掘也蛮有意思 → 点这里。 后台整合用的分布式数

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。

renzp第三代⑦号机器的9NP1设备，包括内部的结构的一个参数文件，适用于合肥地区。

第一代数据挖掘系统的特点是支持少数几个挖掘算法，通常的都是向量数据。这些系统一般一次性把数据加载进内存进行。比如 Salford Systems 的 CART 系统就属于这种类型，它的运行效率蛮高，但也有的局限性。你要是的数据量大，变化频繁，那就需要借助数据库或者数据仓库来做管理了。否则，第一代系统难应对这么复杂的需求。 如果你要用这种系统，记得留意数据规模和变动频率的问题。尤其是对大数据量或者经常更新的数据，第一代系统会显得有点力不从心，反而需要借助一些更复杂的工具来你管理数据，比如SQL 数据库或者数据仓库。 ，第一代数据挖掘系统在小规模、稳定的数据集时，还是合适的，快速上手的优点也挺。就

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。

研究生的数据库课件里，数据挖掘的部分讲得还挺细，像关联规则、决策树这些经典算法也有具体例子，对刚入门的朋友挺友好。 数据仓库的内容也扎实，从ETL流程到OLAP查询，一步步带你理解怎么搞定型业务，配合可视化做 BI 报表也不难。 讲数据集成的时候还挺有意思，是数据清洗这块，教你怎么搞定字段不一致、格式乱七八糟的问题，用工具，效率高还不容易出错。 Deep Web的部分有点硬核，涉及非公开网页的抓取和接口对接，适合做搜索引擎、信息聚合平台这类项目的朋友。 决策树的例子蛮接地气，比如预测客户流失、信用评分这些，讲完还能自己试着跑一遍代码，理解也更牢。 如果你打算在大数据、数据或者数据库方向深耕，这

韩家炜的数据挖掘是一本深入讨论数据挖掘技术及其应用的书籍，帮助读者深入了解数据分析和模式识别的基本原理。