[论文解读] A Comparative Analysis of Data Mining Tools in Agent Based Systems

Sharon Christa, K. Lakshmi Madhuri+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 3, 2012

Data Stream Mining Techniques参考文献 5被引用 10

一句话总结

本文对基于代理的系统中的开源数据挖掘工具进行了对比分析，表明集成代理可提高数据预处理效率和工具适应性。通过提出一种基于代理的数据预处理框架，作者证明此类集成可减少预规划需求，并通过动态、可扩展的数据处理能力提升应用的鲁棒性。

ABSTRACT

World wide technological advancement has brought in a widespread change in adoption and utilization of open source tools. Since, most of the organizations across the globe deal with a large amount of data to be updated online and transactions are made every second, managing, mining and processing this dynamic data is very complex. Successful implementation of the data mining technique requires a careful assessment of the various tools and algorithms available to mining experts. This paper provides a comparative study of open source data mining tools available to the professionals. Parameters influencing the choice of apt tools in addition to the real time challenges are discussed. However, it is well proven that agents aid in improving the performance of data mining tools. This paper provides information on an agent-based framework for data preprocessing with implementation details for the development of better tool in the market. An integration of open source data mining tools with agent simulation enable one to implement an effective data pre processing architecture thereby providing robust capabilities of the application which can be upgraded using a minimum of pre planning requirement from the application developer.

研究动机与目标

• 评估并比较基于代理系统的开源数据挖掘工具。
• 识别影响数据挖掘专业人士工具选择的关键参数。
• 解决管理高速度、大规模数据流时的实时挑战。
• 设计并实现一种基于代理的框架用于数据预处理，以提升工具性能和可扩展性。
• 展示代理集成如何减少应用开发者的预规划需求。

提出的方法

• 本研究基于功能性和非功能性参数，对开源数据挖掘工具进行对比分析。
• 提出一种基于代理的框架用于数据预处理，利用自主代理管理数据转换任务。
• 将现有开源数据挖掘工具与代理仿真环境集成，以实现动态数据处理。
• 该架构支持模块化和可扩展性，允许在最小开发者干预下进行增量升级。
• 提供实现细节，以指导开发者构建稳健、可扩展的数据挖掘应用。
• 该方法强调代理与数据挖掘工具之间的互操作性，以提升系统响应能力和适应性。

实验结果

研究问题

• RQ1 哪些开源数据挖掘工具最适用于与基于代理的系统集成，应依据何种标准进行选择？
• RQ2 基于代理的系统如何在动态环境中提升数据挖掘工具的性能和可扩展性？
• RQ3 基于代理的框架能够缓解实时数据处理中的哪些关键挑战？
• RQ4 代理集成在多大程度上可减少应用开发中的预规划需求？
• RQ5 如何有效利用现有开源工具实现基于代理的预处理框架？

主要发现

• 将开源数据挖掘工具与基于代理的系统集成，可显著提升数据预处理效率和系统适应性。
• 基于代理的框架通过减少应用开发者对大量预规划的依赖，实现更快的部署和升级。
• 所提出的架构在处理高速度数据流方面展现出更高的鲁棒性和可扩展性。
• 对比分析识别出影响现实世界数据挖掘场景中工具选择的关键性能和可用性因素。
• 该框架支持模块化设计，可通过自主代理实现数据挖掘功能的无缝集成与扩展。