.NET平台下电子商务数据挖掘服务设计与实现

　通过Web Service将异构数据源处理服务标准化，便于将服务寄宿在不同的计算机系统环境中，避免数据挖掘时有大数据量的传输。
2 基于移动Agent和Web Service的数据挖掘
2.1 数据挖掘服务技术框架设计
　在电子商务应用中，数据主要以分布和异构的形式存在，数据挖掘服务需要能提供一种有效、可信、安全及扩展性比较好的数据挖掘服务解决方案。本文采用一种基于Web Service标准封装数据挖掘算法组件、由移动Agent负责智能组合数据挖掘服务、实现数据挖掘服务与电子商务系统的松散耦合、便于数据挖掘服务的统一管理和维护的框架。这种结构能动态减轻分布式数据迁移量，满足各种异构系统的数据挖掘服务请求。
　该架构可以抽象成由组合服务入口、服务组合代理（SAgent）和Web服务三个实体组成。用户在组合服务入口输入服务组合规范和初始参数，系统将这些规范转化为处理模式，并生成一个Agent来完成这个计划；行为匹配算法将这个计划转化为SAgent的物理行为，Agent间通过ACL语言完成如克隆、复制、执行、归并等操作协作完成用户服务请求，如图2所示。具体可以划分为5层：（1）底层是电子商务系统数据层。包含电子商务环境中不同的数据源，由不同的组件提供访问服务；（2）数据挖掘服务组件层。主要在数据层上提供整个数据挖掘流程所必须的数据处理算法的组件；（3）数据挖掘服务组合层。根据不同的数据源组合和封装相关的处理组件，并提供XML结构化的数据给语义推理层调用；（4）语义推理层。主要协调用户请求和机器处理，服务推理逻辑解析用户请求，根据本体知识库已有的知识，标准化用户请求，设置约束条件，本体知识库中包含面向电子商务数据挖掘服务的统一的概念和关系的描述；（5）应用表示层主要是面向用户的Web应用请求和应用程序请求。

2.2 数据挖掘服务评价体系设计
　为电子商务企业提供分布式数据挖掘服务，服务质量是一个重要的因素，服务质量从框架的服务推理逻辑、SAgent服务组合以及数据挖掘Web服务三个方面评价，服务质量概括为包括支撑服务质量和算法服务质量。支撑性服务质量指的是服务框架整体效果，包括可用度、响应时间、成功率、声誉以及价格；算法服务质量主要指数据挖掘Web服务效果，是整个数据挖掘服务评价体系重要方面，包括吞吐量、可伸缩性、存储空间、运行时间、鲁棒性。服务质量可以从这两个方面评价[3]，如表1所示。

3 .NET平台下框架技术实现分析
　电子商务分布式数据挖掘服务框架主要结合移动Agent和Web Service技术，Agent的迁移和服务的封装是两个关键问题，具体实现采用.NET技术。目前移动Agent开发主要在通信结构相同的两端，采用Java语言的序列化和类装载机制实现。但电子商务数据系统是分散的，无法保证同构性，而且对于常见协议支持较弱，难以在分布式环境中提供完整的服务。.NET是Microsoft XML Web services平台，XML Web services支持应用程序在Internet上通信和数据共享，对于不同操作系统、设备或编程语言是透明的，能有效支持Internet协议和相关标准。
3.1 基于.NET移动Agent迁移
　移动Agent迁移主要是解决Agent程序体和数据在异构节点间的迁移和恢复问题。完整地移动Agent的数据状态由代码态、数据态和执行态构成[4]。代码态是指能完成Agent功能并做控制的任务程序代码；数据态指的是Agent对象的一些全局变量和属性，是对Agent的一些元数据的描述，如Agent标识、目的节点、迁移路径等；执行态指的是Agent执行过程中需要保存的上下文信息。在实际迁移过程中，Agent代码态和数据态分别可以在.NET平台生成dll文件和结构化XML文件实现迁移；接收端可以利用.NET反射技术和XML类解析，还原Agent代码态和数据态。因此，技术实现上，构建Agent代码态类，管理这些类的管理类以及负责Agent代码态类和数据态文件迁移的通信类。针对分布式环境文件传输，.NET平台通过System.Net和System.Net.Socket命名空间提供网络通信的类和方法；而对于XML文件的传输则通过System.XML命名空间提供的XmlWriter类和XmlReader类实现Agent数据态XML文件生成和解析。

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