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網(wǎng)絡信息挖掘系統(tǒng)評價初探
【 正 文】
隨著電子商務的蓬勃興起，許多企業(yè)已經(jīng)開始意識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)價值。更好的決策支持需求和企業(yè)電子商務的開展正推動著網(wǎng)絡信息挖掘系統(tǒng)的研究與開發(fā)。
鑒于網(wǎng)絡信息挖掘是在數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，因此對于網(wǎng)絡信息挖掘系統(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到數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)分類那樣細致。具體而言，對網(wǎng)絡信息挖掘系統(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)分析方法和應用領(lǐng)域角度進行。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。而從另外幾個角度看，網(wǎng)絡信息挖掘系統(tǒng)的類型具有自身一些特點，例如從應用領(lǐng)域角度看，網(wǎng)絡信息挖掘系統(tǒng)可以分為面向電子商務型、面向遠程教育（www.xfhttp.com－雪風網(wǎng)絡xfhttp教育網(wǎng)）型、面向旅游型、面向廣告業(yè)型等。隨著網(wǎng)絡信息挖掘技術(shù)的進一步發(fā)展，將出現(xiàn)更加豐富的網(wǎng)絡信息挖掘系統(tǒng)類型。
1 系統(tǒng)評價現(xiàn)狀調(diào)查
據(jù)調(diào)查，目前國內(nèi)外還沒有出現(xiàn)完全針對網(wǎng)絡信息挖掘系統(tǒng)的評價成果，因而對網(wǎng)絡信息挖掘系統(tǒng)的評價具有一定的創(chuàng)新性。筆者認為，對網(wǎng)絡信息挖掘系統(tǒng)的評價可以充分地借鑒數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的評價方法。應該說這兩類系統(tǒng)在很多評價指標上都有重合。
從國外來講，1998年前后已經(jīng)有一些研究人員和機構(gòu)對數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)進行了一定的評價研究。他們所采用的評價體系各有特點，以下是一些簡要介紹。
1）J.F.Elder等人主要對17種數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)進行了評價[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：單平臺（Stand Alone）、多用途、支持多種模式和分類算法，并支持模式構(gòu)建中的項目階段。他們主要從6大方面對這些系統(tǒng)進行比較，除此之外，他們還單獨從用戶端角度對數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)性能進行評價。他們認為并非支持的算法越多越好，各種算法面對不同的問題其解決能力也是不同的，它們具有自身的優(yōu)點與缺點。在文章的最后，還對這17種產(chǎn)品的優(yōu)勢/劣勢作了總體的描述性評價。
2）M.A. King等人針對14種桌面型數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)[2]，重點對各個系統(tǒng)的特征和性能進行比較。他們選用了20個評價指標，并設(shè)計了一個標準的評價過程——6分制評分標準來評價各種軟件工具的優(yōu)點和缺點。他們評價的特色在于針對4種算法的產(chǎn)品分別評價，并采用4類數(shù)據(jù)集測試系統(tǒng)的性能。他們認為網(wǎng)絡法（Polynomial and Neural）要比分割法（Trees and Rules）更精確，另外也提出可以加入計算機環(huán)境、數(shù)據(jù)庫連接性、提供商的穩(wěn)定性等指標進一步評價。
3）D.W.Abbott等人主要針對高端型（High-end）用于欺詐甄別的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)進行了評價[3]。盡管僅選擇了5個系統(tǒng)（Clementine、Intelligent Miner for Mata、Darwin、En- terprise Miner、Pattern Recognition Workbench）進行評價，但是他們針對這5個專門應用于欺詐甄別的系統(tǒng)進行了細致的
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