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網(wǎng)絡(luò)信息挖掘系統(tǒng)評(píng)價(jià)初探

時(shí)間:2023-04-30 17:32:00 教育論文 我要投稿
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網(wǎng)絡(luò)信息挖掘系統(tǒng)評(píng)價(jià)初探

【  正  文】

  隨著電子商務(wù)的蓬勃興起,許多企業(yè)已經(jīng)開始意識(shí)到其所擁有的豐富的信息資源在商業(yè)決策中具有潛在的巨大商業(yè)價(jià)值。更好的決策支持需求和企業(yè)電子商務(wù)的開展正推動(dòng)著網(wǎng)絡(luò)信息挖掘系統(tǒng)的研究與開發(fā)。

  鑒于網(wǎng)絡(luò)信息挖掘是在數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的,因此對(duì)于網(wǎng)絡(luò)信息挖掘系統(tǒng)的基本問題,本文仍將利用數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的基本理論來描述。

  目前,由于網(wǎng)絡(luò)信息挖掘系統(tǒng)的發(fā)展正在起步階段,因此它的分類還無法達(dá)到數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)分類那樣細(xì)致。具體而言,對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息挖掘系統(tǒng)分類可以從商業(yè)能力、挖掘數(shù)據(jù)類型、挖掘功能、數(shù)據(jù)分析方法和應(yīng)用領(lǐng)域角度進(jìn)行。其中商業(yè)能力角度的分類與數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的商業(yè)能力分類完全相同,即分為商業(yè)產(chǎn)品和研究原型。而從另外幾個(gè)角度看,網(wǎng)絡(luò)信息挖掘系統(tǒng)的類型具有自身一些特點(diǎn),例如從應(yīng)用領(lǐng)域角度看,網(wǎng)絡(luò)信息挖掘系統(tǒng)可以分為面向電子商務(wù)型、面向遠(yuǎn)程教育(www.xfhttp.com-雪風(fēng)網(wǎng)絡(luò)xfhttp教育網(wǎng))型、面向旅游型、面向廣告業(yè)型等。隨著網(wǎng)絡(luò)信息挖掘技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,將出現(xiàn)更加豐富的網(wǎng)絡(luò)信息挖掘系統(tǒng)類型。

      1 系統(tǒng)評(píng)價(jià)現(xiàn)狀調(diào)查

  據(jù)調(diào)查,目前國(guó)內(nèi)外還沒有出現(xiàn)完全針對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息挖掘系統(tǒng)的評(píng)價(jià)成果,因而對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息挖掘系統(tǒng)的評(píng)價(jià)具有一定的創(chuàng)新性。筆者認(rèn)為,對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息挖掘系統(tǒng)的評(píng)價(jià)可以充分地借鑒數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的評(píng)價(jià)方法。應(yīng)該說這兩類系統(tǒng)在很多評(píng)價(jià)指標(biāo)上都有重合。

  從國(guó)外來講,1998年前后已經(jīng)有一些研究人員和機(jī)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)進(jìn)行了一定的評(píng)價(jià)研究。他們所采用的評(píng)價(jià)體系各有特點(diǎn),以下是一些簡(jiǎn)要介紹。

  1)J.F.Elder等人主要對(duì)17種數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)進(jìn)行了評(píng)價(jià)[1],其中包括了著名的Clementine、Intelligent  Miner系統(tǒng)。這些系統(tǒng)具有以下共同的特點(diǎn):?jiǎn)纹脚_(tái)(Stand  Alone)、多用途、支持多種模式和分類算法,并支持模式構(gòu)建中的項(xiàng)目階段。他們主要從6大方面對(duì)這些系統(tǒng)進(jìn)行比較,除此之外,他們還單獨(dú)從用戶端角度對(duì)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)性能進(jìn)行評(píng)價(jià)。他們認(rèn)為并非支持的算法越多越好,各種算法面對(duì)不同的問題其解決能力也是不同的,它們具有自身的優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn)。在文章的最后,還對(duì)這17種產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)/劣勢(shì)作了總體的描述性評(píng)價(jià)。

  2)M.A.  King等人針對(duì)14種桌面型數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)[2],重點(diǎn)對(duì)各個(gè)系統(tǒng)的特征和性能進(jìn)行比較。他們選用了20個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),并設(shè)計(jì)了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)價(jià)過程——6分制評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)來評(píng)價(jià)各種軟件工具的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。他們?cè)u(píng)價(jià)的特色在于針對(duì)4種算法的產(chǎn)品分別評(píng)價(jià),并采用4類數(shù)據(jù)集測(cè)試系統(tǒng)的性能。他們認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)法(Polynomial  and  Neural)要比分割法(Trees  and  Rules)更精確,另外也提出可以加入計(jì)算機(jī)環(huán)境、數(shù)據(jù)庫連接性、提供商的穩(wěn)定性等指標(biāo)進(jìn)一步評(píng)價(jià)。

  3)D.W.Abbott等人主要針對(duì)高端型(High-end)用于欺詐甄別的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)進(jìn)行了評(píng)價(jià)[3]。盡管僅選擇了5個(gè)系統(tǒng)(Clementine、Intelligent  Miner  for  Mata、Darwin、En-  terprise  Miner、Pattern  Recognition  Workbench)進(jìn)行評(píng)價(jià),但是他們針對(duì)這5個(gè)專門應(yīng)用于欺詐甄別的系統(tǒng)進(jìn)行了細(xì)致的

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