决策树形式知识之线上预测系统架构.pdf

決策樹形式知識之線上預測系統架構 An On-Line Decision Tree-Based Predictive System Architecture 馬芳資 龍華科技大學資訊管理系講師 Fang-Tz Ma Lecturer, Department of Information Management Lunghwa University of Science and Technology Email: ponymar@.tw 林我聰 國立政治大學資訊管理學系教授 Woo-Tsong Lin Professor, Department of Management Information Systems National Chengchi University E-mail: lin@.tw 關鍵詞 (Keywords) ：決策樹（Decision Tree ）；知識整合（Knowledge Integration ）； 線上預測系統架構（On-Line Predictive System Architecture ） 【摘要】 PMML(Predictive Model Markup Language)文件模 組等。就整體系統運作流程而言，在知識學習方 本研究提出一個決策樹形式知識的線上預測系 面，我們首先上傳例子集，接著使用知識學習子 統架構，其主要的目在於提供一個 Web-Based 的 系統來發掘出知識，然後直接儲存於知識法則庫 知識發掘(Knowledge Discovery, KD)及線上預測 內。而在知識使用方面，我們可以利用線上預測 系統，而我們藉由使用這個系統可以進行歸納學 子系統來存取知識法則庫內的知識以進行分類和 習出決策樹形式的知識，並且在線上使用決策樹 預測的工作。在知識溝通方面，本系統提供一個 的知識來做分類和預測的工作。它的組成元件包 轉換 PMML 格式文件的模組，方便導入其他採礦 含三個子系統：知識學習子系統、合併選擇決策 工具所歸納學習出之決策樹形式的知識。而在知 樹子系統、線上預測子系統；三個儲存庫：決策 識整合方面，本系統使用合併選擇決策樹子系統 樹知識法則庫、例子資料庫、和歷史知識法則庫； 來合併多棵決策樹形式的知識而成一棵決策樹。 以及三個導入知識法則的介面：上傳例子集資料 運用這個子系統有助於維護決策樹法則知識庫內 介面、輸入決策樹知識法則介面、及轉換決策樹 的知識，而讓決策樹形式的知識在保有簡單樹狀 60 Journal of Library and Information Science 29 （2）： 60 – 76 （Oct, 2003 ） 結構下，進行知識法則的擴充，並且簡單樹狀結 的文獻所探討的課題相當多，有些學者關心處理大量資料 構有助於線上預測子系統對於系統預測結果之解 的採礦問題，是故採用平行及分散式的資料採礦架構，利 釋和說明。有關後續研究方面，本研究擬實作此 用代理人 (Agent)技術去處理資料及 XML(Extensible 架構的元件，且對於合併決策樹方面，提出一些 Markup