在信息技术领域，数据挖掘是一门对大量数据进行分析以发现有价值信息和模式的过程。随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术已经变得日益重要。在给定的文件“通用数据挖掘系统的结构与设计.pdf”中，汪峰坤与张婷婷两位作者详细探讨了通用数据挖掘系统的结构与设计，以及数据挖掘算法的特点和应用。以下是该文件中的关键知识点：
1. 数据挖掘的定义与价值
数据挖掘是对现有应用系统的有效功能扩展，其目的是通过数据挖掘模块来提升应用系统的价值，并能够发现数据中蕴含的深层次知识。数据挖掘技术致力于解决如何从海量、结构不良、模糊、随机的数据集中提取出有用的潜在知识。
2. 数据挖掘算法的多样性与特点
数据挖掘算法主要分为三类：关联规则挖掘算法、分类挖掘算法和聚类挖掘算法。每种挖掘算法对数据特征要求不同，参数配置各异，并且运算后输出的结果格式也不尽相同。例如，关联规则挖掘算法要求指定数据所在列，而分类挖掘算法不仅要指定数据所在列，还要指定分类结果列。在参数配置上，基于划分聚类挖掘算法需要设置类的个数，而基于密度聚类算法需要指定密度大小。在输出结果方面，聚类挖掘算法输出多个集合，代表不同的簇，而关联规则挖掘算法则输出一组蕴含式和相应的概率。
3. 通用数据挖掘系统的必要性与优势
由于数据挖掘算法的多样性和开发难度，其功能广泛应用受限。为了提高数据挖掘模块的通用性和扩展性，减少与特定领域的耦合性，设计一个结构松散、扩展性强、领域无关、支持动态配置的通用数据挖掘系统变得十分必要。这样的系统可以通过高级语言支持的反射功能，设计简单的插件模型和统一的接口，通过系统内核动态加载并运行插件，有效提升系统的通用性和扩展性。
4. 通用数据挖掘系统设计的特点
设计的通用数据挖掘系统需要满足以下几个条件：支持多种类型的数据输入，如关系型数据库、网络数据、文本数据、电子表格数据等；支持结构良好、半结构化和无结构化的数据。同时，系统应支持多种形式的挖掘算法输出结果，并且需要能够支持不同挖掘算法的多种参数配置方式。此外，系统设计应考虑平台无关性，以提供更广泛的适用性。
5. 商用与开源数据挖掘系统
商用的数据挖掘系统一般为闭源收费，如IBM公司的Intelligent Miner、SGI公司的SetMiner、SPSS公司的Clementine、SAS公司的Enterprise Miner等，它们功能强大但价格昂贵。开源数据挖掘系统如Weka等，虽然免费但功能较弱，且与应用系统集成困难。文件中提到的通用数据挖掘系统设计试图克服这些缺陷，提供一种更加灵活和强大的数据挖掘解决方案。
6. 研究方向与基金项目
作者汪峰坤和张婷婷分别从事数据挖掘和大数据处理、无线网络协议分析的研究方向。他们参与的基金项目包括“基于云平台的健康体检项智能推荐系统研究”和“基于移动客户端的教职工健康体检数据智能分析管理系统的研发”，这表明了数据挖掘技术在健康医疗、数据分析管理等领域的应用潜力。
7. 文献的引用与分类
文章引用了中图分类号TP31，表明其属于计算机科学与技术领域，文献标识码A表明该文献为权威出版物。关键词包括数据挖掘、框架、低耦合、反射、插件等，表明了文章的研究重点和领域定位。
总体而言，该文件通过介绍数据挖掘算法的特点、通用数据挖掘系统的结构设计及其必要性，以及商用和开源数据挖掘系统的比较，为数据挖掘领域的研究者和实践者提供了宝贵的参考信息。
