1.背景介绍

现代社会大量产生、处理和存储海量的数据。对数据的分析、处理和决策已成为当今社会所需的一种重要能力。如何从海量的数据中找出有用的信息并做出有效的决策，成为现代社会中非常重要的问题。为此，人们提出了大数据分析理论和技术。在大数据领域，一些公司已经开发出了基于大数据进行决策的系统。根据这些系统的实际运行情况，可以总结出其基本设计模式。如图1-1所示，大数据智能决策系统包括三个主要子系统：

首先，需要有一个高效率的数据采集管道。该管道能够将原始数据从各种各样的来源收集到统一的数据仓库或数据库中。 其次，有一个强大的计算资源。该计算资源能够快速地对数据进行处理、分析和建模。 第三，需要一个高效的决策引擎。该引擎能够利用海量的数据及相关的分析模型，快速准确地对用户需求作出反应。 因此，一个完整的大数据智能决策系统包括三个主要组成部分：数据采集器、计算资源和决策引擎。下面，我们将依据这一框架，详细阐述决策规则与推理引擎的相关技术实现。

2.核心概念与联系

（1）数据采集器（Data Collector）

数据采集器负责将不同来源的数据整合到统一的数据仓库或数据库中，形成一个完整的数据集。一般来说，数据采集器包括以下几个模块：

数据采集源：指的是数据源头，例如Web服务接口、日志文件、传感器设备等；

数据过滤器（Filter）：指的是对数据的初步清洗，去除掉无关的数据项；

数据转换器（Converter

参考链接

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