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data mining architecture - डाटा माइनिंग आर्किटेक्चर क्या है?

 Data Mining Architecture (डाटा माइनिंग आर्किटेक्चर क्या है?):-

डेटाबेस के आधार पर, एक विशिष्ट डेटा माइनिंग सिस्टम के डेटा वेयरहाउस में कई component हो सकते हैं।
Data Mining Architecture (डाटा माइनिंग आर्किटेक्चर क्या है?


Database, data warehouse or other information repository:-

यह एक या डेटाबेस, डेटा वेयरहाउस, स्प्रेडशीट या अन्य प्रकार की सूचना रिपॉजिटरी का एक सेट है।  data cleaning और डेटा एकीकरण तकनीकों को डेटा पर किया जा सकता है।

Database or data warehouse server:-

डेटाबेस या डेटा वेयरहाउस सर्वर यूजर के डेटा माइनिंग demand के आधार पर प्रासंगिक डेटा लाने के लिए ज़िम्मेदार है।

knowledge base:-

यह domain knowledge है जिसका उपयोग खोज को directed करने या resulting pattern की दिलचस्पता का evaluation करने के लिए किया जाता है। इस तरह के knowledge में Concept hierarchy involved हो सकते हैं, जिसका उपयोग विशेषताओं या विशेषता मूल्यों को abstraction के अलग-अलग  स्तरों में व्यवस्थित करने के लिए किया जाता है। यूजर के विश्वास जैसे knowledge, जिसका उपयोग किसी पैटर्न की unpredictability के आधार पर उसकी रुचि का आकलन करने के लिए किया जा सकता है, को भी शामिल किया जा सकता है।

Data mining engine:-

यह डेटा माइनिंग सिस्टम के लिए आवश्यक है और इसमें Characterization, Association, Classification, Cluster Analysis और विकास और divergence analysis जैसे कार्यों के लिए functional module का एक सेट होता है।

Pattern evaluation module:-

यह Components आम तौर पर दिलचस्पता के उपायों को नियोजित करता है और डेटा माइनिंग मॉड्यूल के साथ इंटरैक्ट करता है ताकि खोज को दिलचस्प पैटर्न किया जा सके। डेटा माइनिंग के लिए, पैटर्न दिलचस्पता के Evaluation को mining process में जितना संभव हो उतना गहरा करने की recommendation की जाती है ताकि खोज को केवल दिलचस्प पैटर्न तक ही सीमित रखा जा सके।

Graphical user interface:-

यह मॉड्यूल यूजर और डेटा माइनिंग सिस्टम के बीच संचार करता है, उपयोगकर्ता को डेटा माइनिंग क्वेरी करके सिस्टम के साथ इंटरैक्ट करने की अनुमति देता है, इंटरमीडिएट डेटा माइनिंग परिणामों के आधार पर खोज पर ध्यान करने और खोजपूर्ण डेटा माइनिंग करने में मदद करने के लिए जानकारी प्रदान करता है।  इसके अलावा, यह घटक यूजर को डेटाबेस और डेटा वेयरहाउस योजनाओं या डेटा संरचनाओं को ब्राउज़ करने, mining किए गए पैटर्न का evaluation करने और विभिन्न रूपों में पैटर्न की कल्पना करने की अनुमति देता है।

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