网络数据挖掘是一种利用数据挖掘技术在网络数据中寻找有价值信息的过程。由于网络数据的海量性和动态变化性，传统的数据挖掘方法无法有效处理网络数据的特点，这就需要针对网络数据挖掘进行优化设计。SECI模型（Socialization, Externalization, Combination, Internalization，社会化、外化、结合、内化）由日本学者野中郁次郎和竹内弘高提出，它是对知识创新过程的描述，这个模型同样适用于网络数据挖掘领域，通过该模型可以优化网络数据挖掘系统，提高挖掘的准确度和效率。
网络数据挖掘系统的优化设计主要包括硬件优化和软件优化两个方面。
硬件优化方面，首先涉及到网络数据采集器的改进。原有的采集器可能无法满足高速数据流的采集要求，因此可以将BCLK芯片引入到采集器内部，增强其在分布式网络环境和RFSS网络环境中的数据信号采集能力。另外，在采集器中增添编码数据库，能够对采集到的数据进行统一的编码处理，比如统一为200kB格式，这有利于后续的数据预处理和分析。
网络数据预处理器的优化也是硬件优化的关键部分。通过优化处理器的所有终端端口，将数据统一放在相同的终端端口，便于数据的有效传输和处理。此外，提升处理器的信道数量，增加至12个，能够提供更高的数据处理效率。硬件结构优化还包括了处理器波特率的提升，比如改至1500MB/s，可以提高数据处理的灵敏度和效率。
网络数据分析器的优化包括增添高性能的CPU和增加内存容量，例如添加dual-SQL CPU和16GB的主机内存。这样的硬件升级可以有效降低挖掘误差，从0.01的误差可以看出，系统的准确度得到了显著提高。同时，增加滤波设备用于过滤掉数据分析时的干扰信号，能够进一步提高数据挖掘的精度。
软件技术方面，基于SECI模型的理论指导，对原有的数据挖掘算法进行优化，以提高系统挖掘结果的精准度。SECI模型将数据挖掘和分析过程描述为网络化、外化、结合、内化四个阶段的循环交替过程。在这一过程中，显性数据和隐性数据被有效结合和转化。优化设计应该围绕这一模型，结合具体的网络数据特性，持续改进数据挖掘算法，使之能更准确地反映数据的内在含义。
通过结合优化后的硬件设备和优化后的数据挖掘算法，网络数据挖掘系统的精准度得到了有效提升。这不仅涉及到硬件的升级和算法的改进，也涉及到系统模块中的统一操作，以确保硬件设备的操作统一化，使数据采集、预处理、分析和挖掘等步骤更流畅高效地进行。
实验验证了优化后的网络数据挖掘系统在精准度方面的有效性。与传统系统相比，优化后的系统能够更准确地挖掘到网络中的显性数据和隐性数据。而针对不同类型的网络数据，优化后的系统均能实现较好的数据采集和处理能力。这些优化设计不仅提高了数据挖掘的效率，也大大提升了数据挖掘结果的质量和精准度。
基于SECI模型对网络数据挖掘系统进行优化设计，可以有效提升数据挖掘的精准度和效率。在硬件上，通过引入高效能的组件，优化处理器结构和数据传输，提高数据采集和处理能力；在软件上，根据SECI模型的理论指导，对数据挖掘算法进行改进，实现对显性数据和隐性数据的有效挖掘。这种优化设计使得网络数据挖掘系统在实际应用中，能更有效地处理大量复杂网络数据，对于数据驱动的决策支持系统而言，具有非常重要的意义。
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