| 正文目录 | 第1-6页 |
| 独创性声明 | 第6-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 引言 | 第9-13页 |
| 1.课题背景 | 第9-10页 |
| 2.分布式数据挖掘的研究现状 | 第10-11页 |
| 3.本课题内容介绍 | 第11-13页 |
| 第一章 数据挖掘与数据仓库 | 第13-24页 |
| 1.数据挖掘技术的由来 | 第13-14页 |
| ·网络带来的技术热点 | 第13-14页 |
| ·支持数据挖掘技术的基础 | 第14页 |
| 2.什么是数据挖掘 | 第14-16页 |
| ·定义 | 第14-15页 |
| ·相关的术语和概念 | 第15页 |
| ·数据挖掘的功能[3] | 第15-16页 |
| 3.数据挖掘与数据仓库 | 第16-19页 |
| ·传统数据库与数据仓库的区别 | 第16页 |
| ·利用数据仓库进行数据挖掘的必要性 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘与数据仓库的联系与区别 | 第17-19页 |
| 4.数据挖掘的基本过程 | 第19-20页 |
| 5.数据挖掘系统的体系结构 | 第20-21页 |
| 6.数据挖掘的应用 | 第21-23页 |
| ·数据挖掘解决的典型商业问题 | 第21页 |
| ·数据挖掘在市场营销中的应用 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘在国防和军事中的应用 | 第22-23页 |
| 7.数据挖掘的发展方向 | 第23-24页 |
| 第二章 Agent的基本理论 | 第24-31页 |
| 1.Agent技术概述 | 第24-27页 |
| ·Agent的特征和定义 | 第24-25页 |
| ·Agent与Object | 第25-26页 |
| ·Agent的分类 | 第26-27页 |
| 2.Agent的体系结构 | 第27-28页 |
| ·认知结构 | 第27-28页 |
| ·反应式结构 | 第28页 |
| ·混合式结构 | 第28页 |
| 3.Agent的实现方法 | 第28-30页 |
| 4.Agent技术的优越性 | 第30页 |
| 5.小结 | 第30-31页 |
| 第三章 分布式计算与分布式系统 | 第31-37页 |
| 1.分布式计算技术 | 第31-33页 |
| ·分布式对象技术 | 第31-32页 |
| ·分布式对象技术的概念 | 第31-32页 |
| ·分布对象技术的特点 | 第32页 |
| ·分布对象开发技术简介 | 第32页 |
| ·Agent与分布对象的区别 | 第32-33页 |
| ·基于Agent的分布式计算技术 | 第33页 |
| 2.分布式系统 | 第33-34页 |
| 3.Agent技术与分布式系统 | 第34页 |
| 4.分布式数据挖掘 | 第34-35页 |
| 5.分布式数据挖掘的关键技术 | 第35-36页 |
| ·数据集中(Data integration)。 | 第35页 |
| ·并行数据挖掘(Parallel Data Mining) | 第35页 |
| ·知识吸收(Knowledge Assimilation) | 第35-36页 |
| ·分布式数据引擎(Distributed Software Engine) | 第36页 |
| 6.分布式数据挖掘(DDM)的必要性 | 第36页 |
| 7.小结 | 第36-37页 |
| 第四章 Multi-Agent System | 第37-48页 |
| 1.Multi-Agent System的基本理论 | 第37-40页 |
| ·Multi-Agent System的概念 | 第37页 |
| ·Multi-Agent System的特征 | 第37-38页 |
| ·Multi-Agent System的应用 | 第38页 |
| ·与Multi-Agent System有关的问题 | 第38-40页 |
| 2.MAS的组织结构 | 第40-46页 |
| ·普通的分布式结构 | 第41页 |
| ·管理服务机构 | 第41-43页 |
| ·中介服务机构 | 第43-44页 |
| ·主控流动服务机构 | 第44-46页 |
| ·人脑的注意特征 | 第44-45页 |
| ·人脑的特征 | 第45页 |
| ·主控流动机构中Agent间的合作策略 | 第45-46页 |
| 3.多代理系统的基本思想 | 第46-47页 |
| 4.多Agent与分布式数据挖掘 | 第47页 |
| 5.小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于多智能体的分布式数据挖掘系统设计 | 第48-62页 |
| 1.本系统的设计思想 | 第48-49页 |
| 2.基于多智能体的分布式数据挖掘系统设计 | 第49-60页 |
| ·系统模型 | 第49-52页 |
| ·系统体系结构设计 | 第52-53页 |
| ·表示层设计 | 第53页 |
| ·应用逻辑层设计 | 第53页 |
| ·数据层设计 | 第53页 |
| ·系统实现 | 第53-55页 |
| ·系统工作原理 | 第53-54页 |
| ·模型中Agent任务的实现 | 第54-55页 |
| ·DDM系统Agent间的通信 | 第55-57页 |
| ·DDM系统中的挖掘算法 | 第57-60页 |
| 3.DDM_AR算法实例 | 第60-61页 |
| 4.小结 | 第61-62页 |
| 第六章 系统性能及关键技术分析 | 第62-70页 |
| 1.系统使用的关键技术 | 第62-64页 |
| ·分布式数据挖掘 | 第62页 |
| ·封装Agent | 第62页 |
| ·迁移Agent | 第62-63页 |
| ·系统核心DMA子系统的关键技术 | 第63页 |
| ·系统总体设计的关键技术 | 第63-64页 |
| 2.系统性能及特点分析 | 第64-66页 |
| ·多Agent实现分布式数据挖掘的技术特点 | 第64-65页 |
| ·多Agent实现分布式数据挖掘的系统特点 | 第65-66页 |
| 3.系统的适用数据及应用 | 第66-67页 |
| ·适合数据 | 第66页 |
| ·应用场合及实现难题 | 第66-67页 |
| 4.基于多智能体分布式数据挖掘系统中需要解决的问题 | 第67-69页 |
| ·智能代理Agent的实现 | 第67页 |
| ·Agent间协作关系的实现 | 第67页 |
| ·实现Agent和多Agent系统时存在的问题 | 第67-69页 |
| ·需要集成的问题 | 第69页 |
| ·设计高性能的并行／分布式挖掘体系结构和算法 | 第69页 |
| ·其它 | 第69页 |
| 5.小结 | 第69-70页 |
| 第七章 总结及展望 | 第70-71页 |
| 1.总结 | 第70页 |
| 2.进一步研究 | 第70页 |
| 3 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
