毕业论文的事情总算告一段落了，论文也被指导老师们推荐去评优，剩下的工作虽然还很多，但是我始终对我们整个项目组充满信心。学院的老师也推荐我们这些拿去评优的项目再去参加一个安利杯的什么大学生作品赛。既然OpenMiner的大体框架已经都出来了，我们只需要填几个表格就可以了。

OpenMiner数据挖掘引擎在整个毕业设计开发之初，就申请了一个公开的SVN地址： http://svn.javascud.org/svn/openminer，大家可以从这个地址上免费下载到整个OpenMiner引擎的源代码。
OpenMiner设计之初，只是打算模仿weka项目，做出一个数据挖掘的工具包，然后免费提供给用户，用户按照自己的需求来调用这个工具包来开发数据挖掘相关的应用程序。后来，或许是收到挖掘语言的刺激，感觉无论怎么来做，单单提供一套API的方式，倒不如提供一套开放的挖掘语言来让用户操作OpenMiner挖掘引擎。于是，模仿Microsoft OLE DB FOR DATA MINING的挖掘语言规范，我们自主开发出一套简单的基于XML的数据挖掘语言。那么整个OpenMiner就可以完完全全做成一个独立运行的挖掘引擎而非一个简单的工具包。
OpenMiner一旦做成独立运行的挖掘引擎，那么我们需要相应开发其网络接口，线程池，数据库连接池，配置权限管理等很多部分了，所以工作量一下子又上升了。OpenMiner最终会是一个运行于后台的专门的数据分析服务器程序。
或许我们开发的OpenMiner服务器模块并没有专业的众多Java服务器框架那么优秀，但是毕竟OpenMiner的核心在于其数据挖掘(Data Mining)算法模块。等将来或许有时间，我们也可以重新开发其网络部分的代码。整个OpenMiner将会是一个持续开发下去的开源项目。
数据挖掘技术从一开始就是以知识工程的高端技术出身。其实，数据挖掘技术可以就简单看成数据分析技术。但是，对于数据分析，大家往往是看成简单的数值统计。而数据挖掘技术，更多的是从数据中发现知识（通常就是规律，模式），但是，数据挖掘也是数据分析。而且数据分析也远远不至于数值统计和数据挖掘，这是一个十分浩瀚的研究领域。

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