應用本體論構建數(shù)據(jù)挖掘知識管理系統(tǒng).pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining，DM）技術一直是計算機工程領域的研究熱點。由于該領域知識的不斷擴充和更新，我們在使用數(shù)據(jù)挖掘過程中也遇到了一些問題。比如：1、對于新出現(xiàn)的領域知識，無法實現(xiàn)知識自動定義及歸類，而需要領域?qū)＜业娜斯げ僮?，造成定義及歸類的人為差異等。2、沒有一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)挖掘領域知識管理系統(tǒng)用于用戶的知識檢索。3、當一個不具備很多領域知識的普通用戶提交一個數(shù)據(jù)挖掘任務時，可能得不到解決該挖掘任務的挖掘方法及算法的最佳組合。

2、
　　為了解決以上問題，協(xié)助用戶進行數(shù)據(jù)挖掘工作，對數(shù)據(jù)挖掘領域知識進行智能型管理是必要的，因此本文將本體(Ontology)理論引入到數(shù)據(jù)挖掘領域知識管理中。本文主要所做的工作如下：
　　1、分析了數(shù)據(jù)挖掘使用過程中存在的問題，指出現(xiàn)有數(shù)據(jù)挖掘知識管理中存在的不足，并總結了四個主要問題，在此基礎上引入本體理論，分析本體功能及引入的優(yōu)點。
　　2、提出了應用本體論構建了一個開放的、可擴充的數(shù)據(jù)挖掘知識管理系統(tǒng)架構，并對

3、架構的各個組件及系統(tǒng)的工作流程進行了闡述。
　　3、重點對數(shù)據(jù)挖掘領域知識本體模型進行闡述，其中包括本體概念，如：數(shù)據(jù)挖掘任務、方法及算法；本體實例，如：關聯(lián)規(guī)則挖掘、分類挖掘及聚類挖掘中常用算法（Apriori算法、ID3算法、BIRCH算法）實例；本體關系。利用本體建模工具Protégé對知識本體進行建模。研究了使用PAL語言來實現(xiàn)知識概念的簡單推理和利用OWL提供的公理進行簡單的推理。
　　4、對數(shù)據(jù)挖掘知識管理系統(tǒng)進

4、行了實驗實現(xiàn)，重點實現(xiàn)DM知識查詢和DM任務的智能匹配兩個功能。
　　5、最后，在總結全文的基礎上，提出了若干有待深入研究和探討的問題。
　　本文最主要的創(chuàng)新點就是提出了應用本體論來構建數(shù)據(jù)挖掘知識管理系統(tǒng)，并構建了實驗系統(tǒng)。實驗表明：基于本體論的數(shù)據(jù)挖掘知識表示方法，能夠很好的實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘領域知識的語義信息的表示。查詢機制具有一定的智能性，可以為數(shù)據(jù)挖掘知識的智能檢索提供有效的支持。實驗從而驗證了提出的系統(tǒng)架構實際應用的可