数据挖掘代理是一种伪智能的计算机程序,旨在找出特定类型的数据,并识别这些数据类型之间的模式。这些代理通常用于检测数据趋势,提醒组织注意范式的转变,以便实施有效的策略来利用或最小化除此之外,挖掘代理还可以从数据库...
数据挖掘代理是一种伪智能的计算机程序,旨在找出特定类型的数据,并识别这些数据类型之间的模式。这些代理通常用于检测数据趋势,提醒组织注意范式的转变,以便实施有效的策略来利用或最小化除此之外,挖掘代理还可以从数据库中获取数据,提醒最终用户所选信息的存在。

数据挖掘代理是一种伪智能计算机程序,旨在找出特定类型的数据,并识别这些数据类型之间的模式。
将数据挖掘代理概念化为一种非常有限的虚拟员工类型。实际上,此代理只不过是一个员工,负责对员工记录进行排序,以执行一个或多个非常特定的作业。例如,可以对代理进行编程,以监控特定范围公司的股票价格,如果发现与历史趋势有任何实质性的偏差,就会抛出红旗;只有当系统中确实发生了一些事情时,它们才会发出信号。

数据挖掘代理可以节省宝贵的员工时间,因为它避免了将数据监视角色分配给特定员工的需要。
通过这种方式,数据挖掘代理可以节省宝贵的员工时间,因为不再需要将这些基本监视角色分配给特定员工这样可以腾出组织中的工时,让员工将注意力转移到其他地方,直到数据挖掘代理提醒他们系统中的某些内容确实值得观察。如果不使用这些代理,每个员工必须每天观察并记录所调查系统中的变化。
此外,数据挖掘代理可用于筛选数据库记录,检索特定请求的信息,这些信息在其他情况下会被证明是乏味或难以检索的。例如,数据挖掘代理可以轻松地不厌其烦地翻阅数以百万计的记录,找到像"从2001年1月1日到2009年3月25日所有销售额超过50美元"这样乏味的东西。尽管一个人在一个特别漫长和无聊的搜索过程中可能会感到疲倦并犯错误,但代理商永远不会忘记它所声明的目标。
虽然有用,数据挖掘代理有其局限性。在当前人工智能技术的发展状况下,数据挖掘设备很难比熟练的人类更有效地检测隐藏或复杂的模式。因此,虽然这些代理在死记硬背或限制性的观察中占有一席之地,它们不适合高度详细的模式或那些需要接触人类直觉的模式。