[发明专利]一种自适应的组合数据挖掘模型系统及方法

权利要求书

1.一种自适应的数据挖掘组合模型系统，其特征在于，包括：

（1）主动选择定制模块，能够主动选择和定制多种数据挖掘模型，用于适应各种类型和规模数据的分析需求；

（2）框架模块，方便设定和选择指标，用于所选择数据挖掘模型的排序，适应数据挖掘场景的动态性需求；

（3）支撑定制模块，提供支撑定制化组合多种数据挖掘模型的方法，用于为发挥运维人员经验提供渠道，进而提高分析结果准确性；

（4）机制模块，提供依据挖掘输出结果反馈动态调整数据挖掘模型组合方式的机制，用于保证数据挖掘模型组合的可扩展性。

2.根据权利要求1所述的自适应的数据挖掘组合模型系统，其特征在于，主动选择定制模块，对应的工程实现包括：提供提交数据挖掘模型的接口，并规范其所需要的各种数据接口和数据需求；对于添加完成的数据挖掘模型，建立对应的索引结构，建立基于类别的定制和选择操作方式；对各种数据挖掘模型的使用效果评价进行显示辅助用户针对性的选择；对于超过时效的数据挖掘模型，用户删除或存档。

3.根据权利要求1所述的自适应的数据挖掘组合模型系统，其特征在于，框架模块，对应的工程实现包括：显示数据挖掘模型的各项可使用参数和已有指标的使用效果，提供定制的界面，用户自定义或选择已有的指标来适应特定的业务应用；针对给定的指标，开发实现引擎在判断的基础上自动化的调整数据挖掘模型的排序、数据挖掘模型的权重或提示选择新的数据挖掘模型。

4.根据权利要求1所述的自适应的数据挖掘组合模型系统，其特征在于，指标包括客观指标与主观指标，客观指标包括准确率、错误率、及时指标、期望值、时间区间值；主观指标包括问卷调查。

5.根据权利要求1所述的自适应的数据挖掘组合模型系统，其特征在于，支撑定制模块，对应的工程实现应包括：用户查询各种数据挖掘模型在本系统的使用情况，根据观察到的历史信息和及时输出，提供界面能够满足用户对数据挖掘模型依赖程度的输入；系统根据用户的数据值自动化的调取数据挖掘模型组合方式，并实现对即将到来数据的预测和判断。

6.根据权利要求1所述的自适应的数据挖掘组合模型系统，其特征在于，支撑定制化组合多种模型的方法，应保证保底性原则、抢占性原则和主观反映原则；所谓保底性是指组合后应一定能够保证有结果输出；抢占性原则是指在数据挖掘模型排序的基础上，排序优先级高的数据挖掘模型具有绝对抢占权利，若用户完全信任某个数据挖掘模型，那么，比它差的数据挖掘模型将不应影响到结果的输出；主观反映原则是指用户的主观判断应能够在最终组合模型的结果输出中有所反映。

7.根据权利要求1所述的自适应的数据挖掘组合模型系统，其特征在于，机制模块，对应的工程实现包括：一个能够实现指标判断和自动动作的引擎；对于数据挖掘模型选择部分，当满足设定条件时，应主动向用户发送调整请求，同时，也提供用户主动修改的功能接口；对于数据挖掘模型排序部分，根据指标实现数据挖掘模型的自动排序；对于数据挖掘模型权重调整部分，若满足指标条件则对用户发送相应的建议调整值，并仅由用户确认后，方能完成权重的调整，同时，保留用户主动调整的功能接口。

8.一种基于权利要求1-7任一所述系统的自适应的组合数据挖掘模型方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）搜集并整理数据集，并根据数据集和应用系统特征选取和训练数据挖掘模型；

（2）选取数据挖掘模型的评价指标，并根据指标值对数据挖掘模型进行排序；

（3）提供接口让使用者对各种数据挖掘模型进行主观评价和权重设置；

（4）选取数据挖掘模型输出结果的组合规则，并组合输出数据挖掘结果；

（5）根据输出结果和流式数据的验证，判断各项指标是否满足，并进行相应的动作；

（6）设计和开发相应的模块，能够便捷地移植到各种特定的应用业务系统中；

（7）建立组合模型使用信息的分享机制，方便各类型业务系统使用者交流和分析使用的心得，以及创造的各种模型组合方式。