王瑾

一般来说，在系统的“层次分析法构建挖掘模型”体系结构之中，主要包括数据挖掘处理模式、知识数据库、数据挖掘处理方法、数据模型学习与数据模型评估等几个方面的重要内容。该系统从整个战略的高度、不同层面的技术水平以及差异化的抽象层面来支撑不同挖掘组件之间的设置与组合，随后再重新设计、实施整个数据挖掘过程，最终形成一个合理的“数据挖掘模型结构”。

具体来说，“层次分析法构建挖掘模型”从不同的角度和层次上对整个数据挖掘的过程进行结构化、系统化的处理和改进。在层次分析法构建挖掘模型流程开始的时候，为了提升整个模型的准确性与高效性，知识数据库会与各种挖掘模型方法通过交互或者是互动的方式实施系统模型的自我学习。随后，每一个模型也会与知识数据库的构成部分之一Analytical Base通过交互的方式对现存的模型系统进行打分和评估。在完成了具体的评估与打分工作之后，它便会进入到挖掘模式环节，然后对比分析每一个“挖掘模型方法”，对其进行聚类、分类、回归等相关的处理活动，最后会在挖掘模式层之中按照从优至劣的顺序将各种模型进行排列，并通过数据表格的方式表示出来。一般来说，“优秀”的挖掘模型处于结构的最顶端，随后的是“成功”的挖掘模型。这些以数据表格呈现出来的排列结果会传输给执行引擎进行相关的处理，也即是对“优秀”挖掘模型进行数据的挖掘与预测活动。……