面向商务智能应用的分布式数据挖掘系统设计

wangfans

1）用户Agent代表用户向数据挖掘系统提出数据挖掘请求。只需要用户提出相应的要求或者做一系列的选择，用户Agent就可以将用户要求转化为协调 Agent能够识别的命令并提交给协调Agent进行任务的计划分配；

wangfans

用户Agent还负责处理通过用户接口输入的系统更新信息等，如数据挖掘特定算法参 数、Agent知识和规则等。该Agent除了处理用户输入的信息外，还需要能够保存数据挖掘结果等输出信息以待用户查询或直接提交这些信息给用户拥有的 用户接口。

wangfans

2）协调Agent主要完成下列3项任务：①任务规划优化，主要完成数据挖掘任务的规划，并选择最优的规划方案。与数据挖掘算法Agent、数据挖掘 Agent管理器和数据站点管理Agent交互，得到数据挖掘算法效率功能特点、系统中挖掘Agent的功能状态等信息来确定相应的数据挖掘方案以尽可能 满足用户需要。该Agent还具有实时规划能力以满足因某个移动Agent失效而进行任务的重新规划。

wangfans

2）协调Agent主要完成下列3项任务：①任务规划优化，主要完成数据挖掘任务的规划，并选择最优的规划方案。与数据挖掘算法Agent、数据挖掘 Agent管理器和数据站点管理Agent交互，得到数据挖掘算法效率功能特点、系统中挖掘Agent的功能状态等信息来确定相应的数据挖掘方案以尽可能 满足用户需要。该Agent还具有实时规划能力以满足因某个移动Agent失效而进行任务的重新规划。

wangfans

②依据规划结果，协调Agent创建并命名多个并行 协同工作的装载有挖掘模型的移动数据挖掘Agent，并将这些移动Agent的基本信息注册到挖掘Agent管理器中。③数据挖掘整个过程的协作协调，主 要协调数据挖掘过程的各个Agent以及维护系统当前的运行状态信息等。同时，协调Agent也是系统中Agent信息交换中心，负责维护Agent之间 信息的交互传递等。

wangfans

  3）数据挖掘Agent是移动Agent，由协调Agent创建，并移动到相应的数据库系统主机上进行数据挖掘，并将自身的位置信息和状态信息传递给挖掘 Agent管理器，将数据挖掘结果反馈给协调器以进行数据结果的融合。数据挖掘Agent运用自身携带的算法模型或请求协调Agent得到的算法等完成具 体的数据挖掘任务。

wangfans

4）数据挖掘Agent管理器主要负责管理所有数据挖掘Agent的相关信息，这样各种Agent通过与管理Agent交互便可以动态获取其他Agent 的属性信息（位置、功能等），从而与其他Agent进行交互，以获取所需要的信息。是实现系统分布式透明性的关键，主要用于收集、管理、统计、查询各种 Agent信息资源，按其功能分类或建立Agent联盟。同时，也担当可信任的安全认证中心，保证各Agent之间的安全通信机制。

wangfans

5）数据挖掘算法Agent主要负责维护数据挖掘算法。用户可以注册数据挖掘算法。当算法注册到系统中，算法Agent登记算法的元知识信息及其特点（比 如，名字、版本、输入参数、操作环境描述和输出格式等）。同时，算法Agent将这些信息反馈给协调Agent以便协调Agent根据数据挖掘任务选择最 佳的算法。

wangfans

  6）数据站点管理Agent 主要负责企业数据库系统Agent服务器的基本信息，如Agent服务器的启动、停止状态信息、位置信息以及数据源信息等。Agent服务器及时将其启 动、停止信息注册到数据站点管理器以便协调器合理规划任务。为了维护Agent服务器和防止Agent服务器出现故障，往往在企业提供同步工作的 Agent服务器。

wangfans

数据挖掘系统由6类功能各异协同工作的Agent组成，当接受到用户提交的具体数据挖掘任务后，系统自动有条不紊地工作。在整个系统中，数据挖掘Agent及执其执行环境——移动Agent服务器是数据挖掘任务执行的关键部件。