第十章 数据挖掘与主体技术 习题参考解答
10.1 练习题
10.1 什么是数据挖掘？什么是知识发现？它们之间的关系如何？ 10.2 数据挖掘的主要研究内容是什么？
10.3 OLAP数据分析方法有何特点？数据挖掘与OLAP的区别何在？ 10.4 数据挖掘具有哪些功能和作用？
10.5 什么是概念／类的描述？特征性描述与区别性描述如何实现？ 10.6 数据分类和聚类有何不同？
10.7 常用的数据挖掘的模型与算法有哪些？如何评价数据挖掘算法的优劣？ 10.8 简述数据挖掘的方法与过程？数据预处理的作用是什么？
10.9 数据挖掘目前的研究热点有哪些？谈谈你对数据挖掘研究未来发展走势的看法。 10.10 什么是智能Agent? 它应具备哪些基本特征? 智能Agent技术与传统的分布式问题求
解有何主要区别？
10.11 什么是Agent的体系结构？就单个Agent来说，通常用哪几种体系结构？
10.12试比较思考型Agent和反应型Agent体系结构的不同点及优缺点。混合型Agent的体
系结构有何特点？
10.13 智能Agent行为理论的核心是什么？为什么说用经典的一阶谓词逻辑不适于表示涉及
意识的观念？如何克服一阶谓词逻辑表示所出现的语法和语义问题？ 10.14 多Agent系统有何特点？联合负责模型的有何作用？它有哪些部分构成？ 10.15 什么是联合意图？什么是联合目标和公共处方？三者之间的关系如何？
10.16 何谓多Agent协商？它主要研究的内容是什么？协商协议、协商策略和协商处理的研
究内容各是什么？
10.17 KQML和KIF的作用是什么？它们间的关系如何？ 10.18 协商策略一般有哪几类策略？
10.19 什么是多Agent规划？一个规划一般由哪几部分构成？
10.20 智能Agent与对象有何异同？面向Agent的软件开发技术与面向对象的软件开发技术
有何区别？
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10.21 Agent技术大规模应用所面临机遇和挑战是什么？如何解决所面临的挑战性问题？
10.2 习题参考解答
（略）
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人工智能教程习题及答案第10章习题参考解答
