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基于Multi-agent的分布式数据挖掘系统研究的任务书
任务书：基于Multi-agent的分布式数据挖掘系统研究
背景介绍：
随着互联网技术的普及和应用，数据已成为人们生产和生活中不可或缺的资源。然而，随着数据的不断增加和规模的扩大，单一计算机无法满足大规模数据处理和挖掘的需求。为了有效地应对大规模数据的挖掘和处理，分布式计算成为研究热点之一。然而，传统的分布式系统存在着协作机制的缺陷，难以在高复杂度环境下实现优化的协同处理。因此，需要基于Multi-agent技术实现数据挖掘的协同处理，以提高分布式数据挖掘的效率和准确性。
任务描述：
本任务要求设计和实现一个基于Multi-agent的分布式数据挖掘系统，以实现高效、准确的大规模数据挖掘和处理。该系统应满足以下要求：
（1）系统架构：系统采用分布式架构实现，并采用Multi-agent技术进行协作处理；
（2）数据处理：系统应能够处理大规模数据，包括数据的采集、预处理、特征提取、建模等过程；
（3）算法选择：应该根据数据特性选择适合的算法进行数据挖掘和分析；
（4）系统优化：考虑到系统资源和算法计算时间的限制，需要对系统进行优化，以提高系统的计算效率和精确度；
（5）实验评估：设计实验验证系统的性能，包括数据挖掘效率和准确性等方面。
任务要求：
（1）调研目前分布式数据挖掘和Multi-agent技术的发展现状和应用；
（2）研究数据挖掘算法和处理流程，根据数据特点选择合适的算法；
（3）设计基于Multi-agent的分布式数据挖掘系统，包括系统架构、模块设计和算法实现等；
（4）进行实验评估，验证系统的性能和效果；
（5）编写实验报告和论文，撰写系统设计和实现过程的技术文档。
任务进度：
（1）第1-2周：调研分布式数据挖掘和Multi-agent技术的发展现状和应用；
（2）第3-4周：研究数据挖掘算法和处理流程，根据数据特点选择合适的算法；
（3）第5-6周：设计基于Multi-agent的分布式数据挖掘系统，并进行系统实现；
（4）第7-8周：进行实验评估，验证系统的性能和效果；
（5）第9-10周：编写实验报告和论文，撰写系统设计和实现过程的技术文档。
任务结果：
（1）调研报告；
（2）算法研究和选择报告；
（3）系统设计和实现报告；
（4）实验评估报告；
（5）实验报告和论文。
参考文献：
[1]MillerJ,HoweT,PatelJM.Acollaborativemulti-agentapproachtodistributeddatamining[C]//Proceedingsofthe1999ACMSIGMODinternationalconferenceonManagementofdata.1999:277-288.
[2]YangXS,KaramanogluM.InvestigatingtheuseofMulti-AgentSystemindistributedalgorithms[C]//System,Man,andCybernetics,2005IEEEInternationalConferenceon.IEEE,2005:747-750.
[3]MiaoY,WangB,HanJ.AMI:AMulti-agentFrameworkforDistributedDataMining[C]//IEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM).IEEE,2006:1053-1058.