2.5.2 對比

目前，國際上已有若干數據挖掘軟件產品問世。如IBM公司的Intelligent Miner for Data能夠建立歸類和預測模式，發現大型數據庫中的聯系和后續模式，自動將數據庫分為相關記錄組，在特定時間序列中發現類似的行為模式，還集成了數據處理、統計分析和結果顯示工具，尋找包含于傳統文件、數據庫、數據倉庫和數據中心中的隱含信息，幫助用戶充分利用傳統數據庫或普通文件中的結構化數據，其采集算法已成功應用于客戶及貿易伙伴中，滿足市場分析、詐騙行為監測、客戶聯系管理等業務領域的需求。SPSS公司的軟件Clementine對商務活動有著較深的了解，能找到解決商務問題的有效方法，其交互式的數據挖掘過程結合有價值的經驗，可產生強有力的預測模型，它能使Web站點更聰明，以改善電子商務的利潤率，更有利地吸引客戶，交叉銷售適當的產品給適當的客戶以使銷售額最大，保留最好的客戶而不是把他們留給競爭對手，減少欺詐避免損失，識別風險以便更有效地服務。ANGOSS公司的軟件KnowledgeSTUDIO是該公司最新數據挖掘應用程序，其特點是在可視化的容易使用的界面中采用多個數據挖掘模型，它是新一代數據挖掘軟件，將先進的數據挖掘技術集成到共同的環境中去，以便企業能夠從他們在數據中的投資中獲得最大的利益，它包括決策樹、聚類分析和幾種預測模型的功能，以便用戶從很多不同的方面挖掘并理解他們的數據，它還包括強大的數據可視化工具，支持和解釋所發現的知識。

與以上這些現有的軟件產品相比，ICCKDSS具有如下的優勢：

1) ICCKDSS以KDTICM理論(見下3中所論)為依托，以探索知識發現系統的潛在規律為著眼點。它使用了全新的模型、算法和方法，而不是對現有的模型和方法的集成。

2) ICCKDSS采用了組合構件式的設計方式。各組件功能獨立，可以針對具體問題單獨使用；而且組件之間接口明確，可以集成在一起共同解決復雜問題，易于功能的擴展和構件的重用。

3) ICCKDSS適用面廣（涵蓋了結構化、半結構化和非結構化數據挖掘），較其它軟件產品更為靈活、應用范圍更廣，目前已成功地應用于農業、現代遠程教育網、氣象及國際商務等領域。

4) ICCKDSS還具有知識庫中的知識發現(Knowledge Discovery in Knowledge Base, KDK)功能，即“在固有與發現的知識中發現知識”，極大地拓寬了原有KDD的發現知識的渠道。

2.5.3 評價

針對ICCKDSS，教育部組織的重點科技項目鑒定意見為“該項成果是集理論、軟件（功能）與應用于一體的創新性研究；系統整體上達到國際先進水平”（見附件 ）。已獲得3項國家發明專利(經國際權威機構評估其無形資產總計為221萬美元)；通過國家軟件評測中心的鑒定測評（見附件 ）；多次通過實際運行。ICCKDSS于2003年5月被國家科技部批準為國家級科技成果重點推廣計劃項目（2003EC000001），并獲資助（見附件 ）。《科學時報》撰文稱:“軟件系統ICCKDSS在北京科技大學的誕生,宣告著中國在遠程教育領域開始處于世界先進水平。”

3. 原創性技術理論體系KDTICM的構造

3.1 KDTICM總體架構

綜合集成上述研究成果，于2002年構造了基于內在認知機理的知識發現理論KDTICM，對知識發現的第一大核心問題，即缺乏基礎理論，系統地給出了答案。KDTICM是以3個基本原理（機制）為貫穿紅線與理論支柱；由5個彼此相互聯系的層面-------基礎理論層、內在認知機理層、過程模型層、技術方法層、智能系統層構成的（如圖22所示）。經近幾年連續五次查新證實：基于內在認知機理的KDTICM“在國內外已公開發表的文獻中未見與本研究方向相關的報道”（見附件 ）； KDTICM的提出對于知識發現主流的發展和實用智能系統的發展，都起著重要的推動作用。

圖22 KDTICM總體架構

KDTICM的提出對于知識發現主流發展中的若干挑戰性問題，提供了一定的整體解決方案。如：1) 先驗知識與背景知識如何耦合到知識發現過程中；2) 固有知識庫的實時維護；3) 知識庫與數據庫的同步進化；4) 如何克服領域專家的局限性；5) 動態挖掘進程中，被發現規則的演化、評價與可理解性問題；6) 如何提高認知自主性；7) 如何產生限制性搜索與挖掘；8) 如何在知識庫中發現新知識(KDK)；9) 如何利用信息擴張原理解決不完全信息的挖掘；10) 在復雜類型數據挖掘中，如何進一步解決特征提取與空間降維等。

KDTICM的提出對于實用智能系統的發展起到重要的推動作用。如：1) 有效地解決長期難于解決的知識匱乏問題；2) 知識獲取這一瓶頸問題得到改進；3) 將“基于信息”改變為“基于知識”，大大提高其性能；4) 智能決策支持系統在新的發展階段，不僅針對內部網（局域網），而且針對外部網，大大擴展其信息源；5) 有效地解決動態知識庫的不斷深化與實時維護；6) 有效地解決多任務、多信息的融合與多方法的集成問題。

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