數據挖掘代理是一種偽智能的計算機程序,旨在找出特定類型的數據,并識別這些數據類型之間的模式。這些代理通常用于檢測數據趨勢,提醒組織注意范式的轉變,以便實施有效的策略來利用或最小化除此之外,挖掘代理還可以從數據庫...
數據挖掘代理是一種偽智能的計算機程序,旨在找出特定類型的數據,并識別這些數據類型之間的模式。這些代理通常用于檢測數據趨勢,提醒組織注意范式的轉變,以便實施有效的策略來利用或最小化除此之外,挖掘代理還可以從數據庫中獲取數據,提醒最終用戶所選信息的存在。

數據挖掘代理是一種偽智能計算機程序,旨在找出特定類型的數據,并識別這些數據類型之間的模式。
將數據挖掘代理概念化為一種非常有限的虛擬員工類型。實際上,此代理只不過是一個員工,負責對員工記錄進行排序,以執行一個或多個非常特定的作業。例如,可以對代理進行編程,以監控特定范圍公司的股票價格,如果發現與歷史趨勢有任何實質性的偏差,就會拋出紅旗;只有當系統中確實發生了一些事情時,它們才會發出信號。

數據挖掘代理可以節省寶貴的員工時間,因為它避免了將數據監視角色分配給特定員工的需要。
通過這種方式,數據挖掘代理可以節省寶貴的員工時間,因為不再需要將這些基本監視角色分配給特定員工這樣可以騰出組織中的工時,讓員工將注意力轉移到其他地方,直到數據挖掘代理提醒他們系統中的某些內容確實值得觀察。如果不使用這些代理,每個員工必須每天觀察并記錄所調查系統中的變化。
此外,數據挖掘代理可用于篩選數據庫記錄,檢索特定請求的信息,這些信息在其他情況下會被證明是乏味或難以檢索的。例如,數據挖掘代理可以輕松地不厭其煩地翻閱數以百萬計的記錄,找到像"從2001年1月1日到2009年3月25日所有銷售額超過50美元"這樣乏味的東西。盡管一個人在一個特別漫長和無聊的搜索過程中可能會感到疲倦并犯錯誤,但代理商永遠不會忘記它所聲明的目標。
雖然有用,數據挖掘代理有其局限性。在當前人工智能技術的發展狀況下,數據挖掘設備很難比熟練的人類更有效地檢測隱藏或復雜的模式。因此,雖然這些代理在死記硬背或限制性的觀察中占有一席之地,它們不適合高度詳細的模式或那些需要接觸人類直覺的模式。