CN1647079A - 使用神经网络进行数据挖掘 - Google Patents

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CN1647079A CNA03808838XA CN03808838A CN1647079A CN 1647079 A CN1647079 A CN 1647079A CN A03808838X A CNA03808838X A CN A03808838XA CN 03808838 A CN03808838 A CN 03808838A CN 1647079 A CN1647079 A CN 1647079A
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查里斯·爱德华·加罗法洛
约格什·古普塔
罗那德·卡斯
基尔克·威尔逊
伊格尔·塞杜克汗
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Abstract

本发明提供一种数据挖掘系统和方法。所述系统包括至少一个客户机和服务中介器，其被配置为包括一个接口，用于接收来自所述客户机的查询请求。所述服务中介器将查询请求转发给神经代理，以便调用神经代理的查询，并向客户机转发由神经代理返回的结果对象。

Description

使用神经网络进行数据挖掘
相关申请的交叉参考
本申请要求以下共同待审的美国临时申请的利益：
(a)2002年4月19日申请的序列号60/374064，名称为“PROCESSING MIXED NUMERIC AND/OR NON-NUMERICDATA”；
(b)2002年4月19日申请的序列号60/374020，名称为“AUTOMATIC NEURAL-NET MODEL GENERATION ANDMAINTENANCE”；
(c)2002年4月19日申请的序列号60/374024，名称为“VIEWINGMULTI-DIMENSIONAL DATA THROUGH HIERARCHICALVISUALIZATION”；
(d)2002年4月19日申请的序列号60/374041，名称为“METHODAND APPARATUS FOR DISCOVERING EVOLUTIONARYCHANGES WITHIN A SYSTEM”；
(e)2002年4月19日申请的序列号60/373977，名称为“AUTOMATIC MODEL MAINTENANCE THROUGH LOCALNETS”；以及
(f)2002年4月19日申请的序列号60/373780，名称为“USINGNEURAL NETWORKS FOR DATA MINING”。
技术领域
本申请涉及数据挖掘。更具体地说，本申请涉及使用神经网络以及其它的人工智能技术进行数据挖掘。
背景技术
由于在当今的信息年代计算机和其它信息与通信设备的使用的急剧增加，数值的(numeric)和非数值的(例如文本的)数据被频繁地从许多信息源例如因特网收集。此外，在许多数据库中存在大量的数据。许多数据被采集只用于归档的目的，因此，在许多情况下，这些数据被无组织地存储。在数据的陷阱(morass)中进行过滤而提取用于特定用途的有用的信息是一个严峻的挑战。
例如，企业方面的需求不断增加，以便保持其在商务市场上的竞争力，从而从他们和/或其它人已经收集的数据中有效地分析和提取有用的信息，并利用所述提取的信息改善企业的操作。不过，这通常是一个使人胆怯的任务。
数据挖掘是分析大量的数据，以便从这些数据中提取有用的信息，例如通过新的数据进行预测(也称为预测分析)。可以获得若干个数据挖掘产品。不过，当前允许在Web上对大量信息进行数据挖掘的商业产品要求客户应用程序维持一个预测模型，尽管服务中介器(service broker)可以收集或存储原始数据并根据需要将其转发给客户。因为客户必须维持所述预测模型，当执行应用程序时，客户机的资源可能被击溃。
发明内容
本申请提供一种数据挖掘系统。在一个实施例中，所述数据挖掘系统包括客户机和服务中介器，其被配置为包括一个接口，用于接收来自所述客户机的查询请求。所述服务中介器将查询请求(consultation request)转发给神经代理(Neugent)，以便调用神经代理的查询。在神经代理被查询之后，服务中介器向客户机转发由神经代理返回的对象。
服务中介器还包括训练接口，并通过所述训练接口接收来自客户的训练请求，所述训练请求包括训练数据。服务中介器把包括训练数据的训练请求转发给神经代理，以便利用所述训练数据调用神经代理的训练。训练请求可以包括用于规定一个比值的参数，以便在训练神经代理和测试或验证神经代理之间分配所述训练数据。在神经代理的训练之后，服务中介器可以向客户机转发由神经代理返回的训练结果对象。
本申请还提供一种用于对远程客户机提供服务以便查询神经代理的方法。在一个实施例中，所述方法包括接收来自远程客户机的查询请求，把所述查询请求转发给神经代理，以便调用神经代理的查询，并把由神经代理返回的结果对象转发给远程客户机。
本申请还提供一种用于向远程客户机提供服务而训练神经代理的方法。按照一个实施例，所述方法包括接收来自远程客户机的训练请求，向神经代理转发所述训练请求，以便调用神经代理的训练，并向远程客户机转发由神经代理返回的训练结果对象。
附图说明
本发明的特征从下面结合附图进行的详细说明将会更加清楚地理解，其中：
图1A是按照本发明的一个实施例的数据挖掘系统的方块图；
图1B是按照本发明的另一个实施例的数据挖掘系统的原理图；
图2A是按照一个实施例的用于向一个远程客户机提供查询一个神经代理的业务的流程图；
图2B是按照一个实施例的用于向一个远程客户机提供训练一个神经代理的业务的流程图；
图3是一个函数链网络的原理图；
图4A和4B是按照一个实施例的用于值预测神经代理的web业务接口方法的等级图；
图5A、5C、5E、5G、5I表示按照另一个实施例的用于分类的神经代理类的目标模式(object schemas)；以及
图5B、5D、5F、5H、5J和5K表示用于神经代理类的web业务接口的分类图；
图6A、6C、6E、6G、6I表示按照第三个实施例的用于分类的神经代理类的目标模式；
图6B、6D、6F、6H、6J和6K表示按照第三实施例的用于神经代理类的web业务接口的分类图；
图7A-7F表示按照第四实施例的用于分类的神经代理类的web业务接口的分类算法；
图7G表示按照第四实施例的用于值预测神经代理的目标模式；
图8A、8D、8F、8H和8J表示按照第五实施例的用于分类的神经代理类的目标模式；
图8B、8C、8G、8I和8K表示按照第五实施例的用于神经代理类的web业务接口的分类算法；
图9A表示按照第六实施例的用于值预测的神经代理的目标模式；
图9B、9C表示按照第六实施例的用于值预测神经代理的web业务接口的分类算法；
图10A、10C到10F表示按照第七实施例的用于分类的神经代理类的web业务接口的分类算法；以及
图10B表示按照第七实施例的用于值预测神经代理的目标模式。
具体实施方式
本申请提供用于数据挖掘的工具(呈系统和方法的形式)。例如，所述工具可以包括一个或几个计算机程序或软件模块，它们被存储在常规的程序存储装置或计算机可读的介质中，和/或通过计算机网络或其它传输介质被传输。
下面参照图1A按照客户机-服务器形式说明一种数据挖掘系统。不过应当理解，本申请的工具不限于客户机-服务器编程模型，并且可被修改用于对等系统，信息传递系统，以及其它的编程模型。
数据挖掘系统10包括客户机11，一个或几个神经代理13，以及服务中介器15。服务中介器15可被配置为一个服务器，并包括用于接收来自客户机的查询请求的接口。服务中介器还可接收来自客户机的训练请求，并且一般是(虽然不一定)远程服务器。神经代理13将在下面进一步说明。
参照图1A和2A说明按照一个实施例的用于向远程客户机提供服务以便查询神经代理的方法。在服务中介器15从远程客户机接收查询请求之后(步骤S21)，服务中介器把查询请求转发给神经代理13，从而调用神经代理的查询(步骤S22)。在神经代理13被查询之后，服务中介器15向客户机转发由神经代理返回的结果对象(步骤S23)。
按照一个实施例的查询请求包括用于查询神经代理13的数据。神经代理13进行包括在所述查询请求中的数据的预测分析。
按照另一个实施例，查询请求包括查询神经代理13的数据源的识别。神经代理13进行从在查询请求中被识别的数据源获得的输入数据的预测分析。
按照另一个实施例，服务中介器是一个远程服务器。从客户机11到所述远程服务器的查询请求可以包括可扩展的标记语言文档。神经代理可以是服务器侧。
下面参照图1A和2B说明按照一个实施例的用于向远程客户机提供服务以便训练一个神经代理的方法。在服务中介器15收到来自远程客户机的训练请求之后(步骤S26)，服务中介器把训练请求转发给神经代理15，以便调用神经代理的训练(步骤S27)。在神经代理被训练之后，服务中介器向客户机转发由神经代理返回的训练结果对象(步骤S28)。
神经代理可以把训练数据模式(pattern)分成群集(cluster)，每个群集相应于一组类似的数据模式，并对于一个输入模式是一个选择的组的成员的概率进行预测。
神经代理可以把训练非数值(例如文本)模式分成群集，每个群集相应于一组类似的非数值模式，并对于一个输入的非数值模式是一个选择的组的成员的概率进行预测。
神经代理可以借助于把训练数据模式分成多个群集来形成群集模型，每个群集相应于一组类似的数据模式，并确定每个群集从所述的群集转换到每个其它群集的概率。神经代理通过对群集模型施加一个输入模式来预测发生事件的概率。
神经代理可以形成一个和一组训练数据模式相关的输入-输出模型，并通过对一个输入模式应用所述模型预测一个输出值。神经代理可以包括一个函数链网络(functional-link net)。
神经代理可以形成和一组训练数据模式中的相应关系相关的规则，并且通过对一个输入模式应用所述规则预测一个结果(outcome)。
神经代理技术包括用于识别数据中的模式并使用这些模式对新的数据进行预测的不同方法。新的数据被分析，以便确定其落入的模式，借以根据在过去表征所述模式的行为，提供将来的行为的预测。
一组基础的方法通常被称为神经网络技术。神经网络是一种互连的输入/输出节点的加权的网络。除去神经网络模型之外，神经代理技术还覆盖一个更宽的模式识别方法的范围。
例如，神经代理可以包括ClusteringNeugent，DecisionNeugent，EventPredictNeugent，TextClusteringNeugent，以及ValuePredictNeugent模型方法。
ClusteringNeugent使用一种群集模型方法，其对相似的模式分组，并预测一个特定的组的成员资格的概率。
DecisionNeugent使用决策树模型方法，其揭示在数据中的规则和关系，用公式表示这些规则，以便描述这些关系，并根据揭示的规则预测结果。
EventPredictNeugent使用群集模型方法，利用转换计算预测事件发生的概率。
TextClusteringNeugent使用群集模型方法，其对相似的包括文本(或非数值)材料的训练数据模式进行分组，并预测模型所查询的规定的文本(或非数值)的数据是(或者属于)一个特定组的概率。
ValuePredictNeugent使用函数链神经网络模型方法预测一个变量的值(或者一组变量的值)。
函数链网络是一种类型的神经网络，其可被用于对在输入和输出之间的函数关系进行建模。可以使用函数链神经网络利用输入矢量X和输出Y近似任何标量函数，因此是一种通用的近似器。图3示出了一种函数链网络的结构，非线性完全包含在函数链层中。在函数链层中的节点具有相关的非线性基本函数。因为非线性被完全包括在函数链层中，并且网络的其余部分是线性的，可以对函数链网络结构使用线性训练技术，例如基于回归的训练。线性训练涉及一种技术，其通过线性代数技术解决网络中的参数。函数链网络方法的例子在共同拥有的美国专利4979126，5734796，6134537和6212509中描述了，这些专利的全部内容被包括在此作为参考。
和EventPredictNeugent相关的一些方法在共同拥有的美国专利6327550中描述了，该专利的全部内容被包括在此作为参考。
另外的群集、神经网络、决策树和其它的预测建模方法在下面的共同拥有的美国专利申请中描述了，这些专利的全部内容被包括在此作为参考：
2002年4月19日申请的序列号60/374064，名称为“PROCESSING MIXED NUMERIC AND/OR NON-NUMERICDATA”；
2002年4月19日申请的序列号60/374020，名称为“AUTOMATIC NEURAL-NET MODEL GENERATION ANDMAINTENANCE”；
2002年4月19日申请的序列号60/374024，名称为“VIEWINGMULTI-DIMENSIONAL DATA THROUGH HIERARCHICALVISUALIZATION”；
2002年4月19日申请的序列号60/374041，名称为“METHODAND APPARATUS FOR DISCOVERING EVOLUTIONARYCHANGES WITHIN A SYSTEM”；
2002年4月19日申请的序列号60/373977，名称为“AUTOMATIC MODEL MAINTENANCE THROUGH LOCALNETS”；以及
2002年4月19日申请的序列号60/373780，名称为“USINGNEURAL NETWORKS FOR DATA MINING”。
每个神经代理提供下面的方法，它们被统称为“应用编程器接口”，或“API”，并结合Web服务被简称为“服务”。
训练是对神经代理提供数据(也更具体地被称为训练数据模式)，使得神经代理执行训练数据模式的统计的或其它数据分析(其提供进行将来预测的基础)过程。训练一个神经代理的输出是一个模型或其它数据分类机构，其成为神经代理用于识别模式的装置。
查询(consult)是用于对神经代理提供新的数据(也被称为用于查询神经代理的数据)的一种过程，使得神经代理使用在其训练期间产生的模型，以便从新的数据提供预测。
下面参照图1B和图5A-10F说明按照一个示例的实施例，神经代理的训练和查询方法的支持web服务的实现。可以通过web服务技术使训练和查询方法对客户程序可用。一般地说，只有数据可以在客户机和神经代理之间传递。因而，在本说明中所述的方法不因维持一个预测模型而加重客户机的负担。客户机/服务器接口的复杂性可以通过简化协议并通过隐藏平台技术误配的问题(例如使其对用户是透明的)被简化。
例如web服务技术可以基于调用远程服务器中的程序(此处也称为“web服务中介器”或“WSB”)，例如通过按照HTTP协议发送可扩展的标记语言(XML)文档(其是一个文本文件)，如图1B所示。为了使web服务中介器45调用神经代理43的训练和查询方法，用于调用神经代理的相应的方法的XML文档的结构被精确地规定。神经代理的训练和查询API最好被严格地定义，使得它们可以被WSB调用。此外，在各个相应的神经代理内，实现一个接口。
上述的每个神经代理定义了用于训练和查询服务的其自身的规范(例如见图4A-10F)。每个神经代理接口的公共元素包括输入数据，训练结果和查询结果。
对于训练和查询服务，使一个数据的集合传递到神经代理。被传递到训练服务和查询服务的数据可分别被称为训练数据(此处也称为“trainData”)或查询数据(此处也称为“consultData”)。在一些情况下，(例如ValuePredictNeugent)，当训练神经代理时可以传递附加的参数，例如为了确定在训练所述模型和验证或测试所述模型之间分割的训练数据的百分比。神经代理一般使用数值数据作为输入。不过，TextClusteringNeugent也容纳文本(或其它非数值)数据，DecisionNeugent容纳字母数字数据。
除去EventPredictNeugent之外，每个神经代理返回一个对象作为训练会话的结果。所述对象提供关于训练会话的结果的信息。对于ValuePredictNeugent，可以作为训练结果的结构的一部分返回表示神经代理的对象。
对于每个神经代理类型，神经代理返回一个对象作为查询结果。不过，神经代理可以在查询返回对象的结构方面不同。例如见图5A-5K，其中只有TextClusteringNeugent和ClusteringNeugent返回类似结构化的对象。ValuePredictNeugent可以返回ValuePredictNeugent对象本身作为返回的查询对象的一部分。
神经代理训练和查询服务的规范可被映射到神经代理类(下面说明)的体系结构。
下面作为例子只对于ValuePredictNeugent讨论WSB API接口。
WSB API可以包括若干个类，其中ValuePredictNeugent类包括训练和查询方法。
例如，ValuePredictNeugent类可以包括下面的训练和查询方法：ValueNeugentTrainResult训练(Pattern trainData，DoublevalidationPercentage，Boolean returnResultFlag的集合)；以及ValueNeugentConsultResult查询(Pattern consultData的集合)。
用户在Pattern类下设置一个数据的集合。Pattern类是用于传递到训练或查询方法的数据行的容器。在把数据集合传递到训练或查询方法之后，便返回ValueNeugentTrainResult对象或ValueNeugentConsultResult对象。
ValueNeugentTrainResult类含有来自ValuePredictNeugent训练方法的结果，并且可以包括下述字段(图4A)：
trainStatus，当其返回时，其表示一个处理状态，并被检查，以便确定训练方法返回是否成功；
modelTrainError，其表示模型的总体训练误差(对于所有的模型输出)；
modelValidationError，其表示模型的总体有效性误差(对于所有的模型输出)；
numberOfData，其表示用于训练的模式的数量；
trainError，其表示在神经代理实例的Of1dNList属性中的每个输出的相应的训练误差；
validationError，其是在OF1dNList中的每个单独的目标的验证误差，当只具有一个输出时，其和modelValidationError相同；
trainQualityscore，其表示在神经代理实例的OF1dNList属性中的每个输出的相应的训练质量分数；
validationQualityScore，其表示在神经代理实例的OF1dNList属性中的每个输出的有效化质量分数；
trainResult，其是由模式标签和每个模式的每个目标的模型预测值构成的集合；
validationResult，其是由模式标签和每个模式的每个目标的模型预测值构成的内部集合；
rawTrainResult，其是由模式标签和每个模式的每个目标的原始值(在剪辑之前)构成的集合，并用于离散的神经代理的二进制输出；
rawValidationResult，其是由模式标签和每个模式的每个目标的原始值(在剪辑之前)构成的集合，并用于离散的神经代理的二进制输出；
originalTrainOutput，其是由模式标签和用于训练的每个模式的每个目标的初始值构成的集合；
originalValidationOutput，其是由模式标签和用于验证的每个模式的每个目标的初始值构成的集合；以及
neugentModel，其是到达使用ValueNeugentTrainResult对象的模型的快捷方式。
ValueNeugentConsultResult类含有来自ValuePredictNeugent查询方法的结果，可以包括下述的字段(图4B)：
consultError，其对于神经代理对象的OF1dNList上的每个输出表示一个相应的误差，并且如果目标值不包括在查询数据源上，则其为空；
consultQualityScore，其对于神经代理对象的OF1dNList上的每个输出表示一个相应的质量分数，并且如果目标值不包括在查询数据源上，则其为空；
consultResult，其是由模式标签和每个模式的每个输出的预测值构成的集合；
originalConsultOutput，其是由模式标签和每个模式的每个输出的初始输出值构成的集合；
rawConsultResult，其是由模式标签和每个模式的二进制输出值构成的集合，并被用作离散的神经代理中的二进制输出；以及
neugentObject，其是到达使用ValueNeugentTrainResult对象的模型的快捷方式。
在图5A-5K、6A-6K、7A-7G、8A-8K、9A-9C、10A-10F中示出了其它的示例的实施例。类似命名的字段具有和上述类似的功能。为清楚起见，在附加的实施例中的字段的说明被省略了。
上面的实施例是说明性的，不脱离本说明的构思或不脱离所附权利要求的范围，可以在这些实施例上引入许多改变。在本说明和所附权利要求的范围内，不同的说明性的实施例的元件和/或特征可以互相组合和/或互相替代。
例如虽然这里所述的一些实施例使用ClusteringNeugent，DecisionNeugent，EventPredictNeugent，TextClusteringNeugent，以及ValuePredictNeugent方法的组合，在所附权利要求中引用的内容也可以通过这些神经代理的一个选择的子组，在具有或不具有使用群集、神经网络、决策树和/或其它的预测建模方法的其它神经代理技术的情况下实施。
通过阅读下面的美国临时专利申请，本领域的普通技术人员显然可以作出其它的改变，这些专利申请都是在200年4月19日申请的，它们是：60/374604，60/374200，60/374204，60/374041，60/373977，60/373780。

Claims (25)

1.一种数据挖掘系统，包括：
客户机；以及
服务中介器，其被配置为包括一个接口，用于接收来自所述客户机的查询请求，
其中所述服务中介器将查询请求转发给神经代理，以便调用神经代理的查询，并向客户机转发由神经代理返回的结果对象。
2.如权利要求1所述的系统，其中所述查询请求包括用于查询所述神经代理的数据。
3.如权利要求2所述的系统，其中所述神经代理对包括在查询请求中的数据执行预测分析。
4.如权利要求1所述的系统，其中查询请求包括用于查询所述神经代理的数据源的识别。
5.如权利要求4所述的系统，其中神经代理对从在查询请求中识别的源获得的输入数据执行预测分析。
6.如权利要求1所述的系统，其中所述服务中介器通过所述接口接收来自客户机的训练请求，所述训练请求包括训练数据，并把包括训练数据的训练请求转发给神经代理，以便利用所述训练数据调用神经代理的训练。
7.如权利要求6所述的系统，其中训练请求包括用于规定在训练神经代理和测试神经代理之间分配所述训练数据的一个比值的参数。
8.如权利要求6所述的系统，其中在训练神经代理之后，服务中介器向客户机转发由神经代理返回的训练结果对象。
9.如权利要求1所述的系统，其中神经代理把训练数据模式分成群集，每个群集相应于一组类似的数据模式，并预测一个输入模式是一个选择的组的成员的概率。
10.如权利要求1所述的系统，其中神经代理把训练非数值模式分成群集，每个群集相应于一组类似的非数值模式，并预测一个输入非数值模式是一个选择的组的成员的概率。
11.如权利要求1所述的系统，其中神经代理通过把训练数据模式分成多个群集，每个群集相应于一组类似的数据模式，并对每个群集确定从该群集转换到每个其它群集的概率来形成群集模型，并通过对群集模型应用一个输入模式来预测发生事件的概率。
12.如权利要求1所述的系统，其中所述神经代理形成一个和一组训练数据模式相关的输入-输出模型，并通过对一个输入模式应用所述模型来预测一个输出值。
13.如权利要求1所述的系统，其中所述神经代理形成和一组训练数据模式中的相应的关系相关的规则，并且通过对一个输入模式应用所述规则来预测一个结果。
14.如权利要求1所述的系统，其中所述神经代理包括一个函数链网络。
15.如权利要求1所述的系统，其中所述服务中介器是远程服务器。
16.如权利要求15所述的系统，其中所述查询请求包括扩展的标记语言文档。
17.如权利要求15所述的系统，其中所述神经代理是服务器侧的。
18.一种用于对远程客户机提供服务以便查询神经代理的方法，包括：
接收来自远程客户机的查询请求；
把所述查询请求转发给神经代理，以便调用神经代理的查询；以及
把由神经代理返回的结果对象转发给远程客户机。
19.一种计算机系统，包括：
处理器；以及
所述计算机系统可读的程序存储装置，其有形地包括可由所述处理器执行，以便执行权利要求18所述的方法的指令的程序。
20.一种机器可读的程序存储装置，其有形地包括可由所述机器执行，以便执行权利要求18所述的方法的指令的程序。
21.一种被包括在传输介质中的计算机数据信号，所述传输介质包含有可由计算机执行，以便执行权利要求18所述的方法的指令。
22.一种用于向远程客户机提供服务以便训练神经代理的方法，包括：
接收来自远程客户机的训练请求；
向神经代理转发所述训练请求，以便调用神经代理的训练；以及
向远程客户机转发由神经代理返回的训练结果对象。
23.一种计算机系统，包括：
处理器；以及
所述计算机系统可读的程序存储装置，其有形地包括可由所述处理器执行，以便执行权利要求22所述的方法的指令的程序。
24.一种机器可读的程序存储装置，其有形地包括可所述机器执行，以便执行权利要求22所述的方法的指令的程序。
25.一种被包括在传输介质中的计算机数据信号，所述传输介质包含有可由计算机执行，以便执行权利要求22所述的方法的指令。
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