目前,数据挖掘技术在得到了广泛应用的同时也面临着较大的挑战。首先,不同的厂商对数据挖掘模型有着不同的定义,妨碍了挖掘模型在不同的数据挖掘系统之间的共享;其次,大量数据源分布在不同的地理位置上,数据集中的成本较高;再者,大部分数据挖掘任务需要对各种工具加以综合利用。因此,人们期望能够在一个开放式环境下实现对数据挖掘模型和挖掘组件的集成和重用。本文提出了一个基于Web服务和PMML(Predictive Model Markup Language,预测模型标记语言)的数据挖掘系统架构。它能够与现有的挖掘系统或挖掘组件较好地集成,方便地进行模型交换和模型部署,具有平台无关、语言无关、可移植和可动态扩展等优点。本文首先对当前三种主要的数据挖掘语言进行了分析和讨论,并详细研究了预测模型标记预言PMML3.0规范及其应用。其次介绍了数据挖掘相关知识,研究了Web服务技术及其在数据挖掘系统中的作用。接着,本文给出了一个以Web服务为平台,PMML为模型描述语言的数据挖掘系统的基本架构。该架构可以轻松地实现系统集成和模型共享。最后给出了一个B/S架构的基于Web服务和PMML的数据挖掘系统原型的实现。本文还着重设计并实现了一个PMML的导入导出模块,沟通了挖掘信息和挖掘模型。导入模块能够读入PMML格式的数据挖掘模型,获取数据挖掘所需的模型相关信息;导出模块则相反地读取数据挖掘模型相关信息,输出PMML文档。在该模块的设计过程中运用了模块化的思想,使得该模块具有弱耦合性和独立性;在实现过程中,采用了基于.NET平台中的XML序列化技术,贯彻了面向对象的思想。