本申請涉及數(shù)據(jù)挖掘技術領域，特別涉及一種數(shù)據(jù)挖掘裝置、應用服務器及服務器集群。

背景技術：

隨著科學技術的發(fā)展，商業(yè)智能的快速發(fā)展以及大數(shù)據(jù)技術日新月異，大數(shù)據(jù)的價值越來越受到重視，特別是銀行系統(tǒng)在其日常業(yè)務辦理過程中能夠積累海量的業(yè)務數(shù)據(jù)，利用這些大數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，能夠將挖掘結果廣泛的應用在客戶營銷、產(chǎn)品優(yōu)化、風險管控等諸多領域，對于提升核心競爭力具有重要的意義。

由此，亟需一種能夠實時有效的對數(shù)據(jù)進行挖掘的實現(xiàn)方案。

技術實現(xiàn)要素：

有鑒于此，本申請的目的是提供一種數(shù)據(jù)挖掘裝置、應用服務器及服務器集群，用以解決現(xiàn)有技術中無法實時有效的對數(shù)據(jù)進行挖掘的技術問題。

本申請?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)挖掘裝置，與數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)相連接，所述數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)包括第一集群及第二集群，所述第一集群中包括多個第一服務器，所述第二集群中包括多個第二服務器，所述第一服務器基于ILog規(guī)則引擎配置有第一挖掘模型，所述第二服務器基于SAS(STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM，統(tǒng)計分析系統(tǒng))配置有第二挖掘模型，所述裝置包括：

請求接收接口，用于接收至少一個數(shù)據(jù)挖掘請求，所述數(shù)據(jù)挖掘請求中至少包括請求類型；

請求分類器，用于對所述數(shù)據(jù)挖掘請求基于其請求類型進行分類；

第一傳輸接口，用于將請求類型為快速響應類型的數(shù)據(jù)挖掘請求傳輸給所述第一集群，由所述第一集群中的第一服務器基于所述數(shù)據(jù)挖掘請求利用所述第一挖掘模型對數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，得到第一挖掘結果；

第二傳輸接口，用于將數(shù)據(jù)類型不是快速響應類型的數(shù)據(jù)挖掘請求傳輸給所述第二集群，由所述第二集群中的第二服務器基于所述數(shù)據(jù)挖掘請求利用所述第二挖掘模型對數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘處理，得到第二挖掘結果。

上述裝置，優(yōu)選的，還包括：

結果返回接口，用于在得到所述第一挖掘結果和所述第二挖掘結果之后，將所述第一挖掘結果和所述第二挖掘結果進行返回。

上述裝置，優(yōu)選的，還包括：

結果存儲接口，用于將所述第一挖掘結果及所述第二挖掘結果進行存儲。

上述裝置，優(yōu)選的，還包括：

第三傳輸接口，用于在得到所述第一挖掘結果和所述第二挖掘結果之后，將所述第一挖掘結果和所述第二挖掘結果傳輸給所述第二集群，由所述第二集群中的第二服務器利用所述第二挖掘模型對所述第一挖掘結果及所述第二挖掘結果進行交叉驗證。

上述裝置，優(yōu)選的，還包括：

第四傳輸接口，用于將所述第一挖掘模型傳輸?shù)剿龅诙?，由所述第二集群中的第二服務器利用所述第二挖掘模型進行模型訓練和驗證。

本申請還提供了一種應用服務器，所述應用服務器與數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)相連接，所述數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)包括第一集群及第二集群，所述第一集群中包括多個第一服務器，所述第二集群中包括多個第二服務器，所述第一服務器基于ILog規(guī)則引擎配置有第一挖掘模型，所述第二服務器基于SAS配置有第二挖掘模型；

其中，所述應用服務器中設置有如權利要求1～5中任意一項所述的數(shù)據(jù)挖掘裝置，所述數(shù)據(jù)挖掘裝置集群用于接收至少一個數(shù)據(jù)挖掘請求，所述數(shù)據(jù)挖掘請求中至少包括請求類型，對所述數(shù)據(jù)挖掘請求基于其請求類型進行分類，將請求類型為快速響應類型的數(shù)據(jù)挖掘請求傳輸給所述第一集群，由所述第一集群中的第一服務器基于所述數(shù)據(jù)挖掘請求利用所述第一挖掘模型對數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，得到第一挖掘結果，并將數(shù)據(jù)類型不是快速響應類型的數(shù)據(jù)挖掘請求傳輸給所述第二集群，由所述第二集群中的第二服務器基于所述數(shù)據(jù)挖掘請求利用所述第二挖掘模型對數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘處理，得到第二挖掘結果。

本申請還提供了一種服務器集群，包括多個上述的應用服務器，還包括：

數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，所述數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)包括：第一集群及第二集群，所述第一集群中包括多個第一服務器，所述第二集群中包括多個第二服務器，所述第一服務器基于ILog規(guī)則引擎配置有第一挖掘模型，所述第二服務器基于SAS配置有第二挖掘模型；

其中，所述第一服務器用于基于數(shù)據(jù)挖掘請求利用所述第一挖掘模型對數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，得到第一挖掘結果；

所述第二服務器用于基于數(shù)據(jù)挖掘請求利用所述第二挖掘模型對數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘處理，得到第二挖掘結果。

上述服務器集群，優(yōu)選的，還包括：負載均衡服務器，其中：

所述負載均衡服務器，用于根據(jù)所述服務器集群中應用服務器當前的負載狀態(tài)，將所述數(shù)據(jù)挖掘請求發(fā)送到所述服務器集群中滿足預設的負載均衡條件的應用服務器上。

由上述方案可知，本申請?zhí)峁┑囊环N數(shù)據(jù)挖掘裝置、應用服務器及服務器集群，通過將ILog集群與SAS集群配置到同一個系統(tǒng)中，從而在接收到數(shù)據(jù)挖掘請求時，可以根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘請求的請求類型來決定采用Ilog的挖掘方式還是SAS的挖掘方式，使得本申請能夠同時具備Ilog的能夠對數(shù)據(jù)挖掘進行快速響應的基于專家模型的數(shù)據(jù)挖掘特性以及SAS的對數(shù)據(jù)模型的挖掘及驗證等挖掘功能的特性，從而在相同數(shù)據(jù)來源的基礎上匯集Ilog及SAS兩種數(shù)據(jù)挖掘特性，在不影響原有數(shù)據(jù)挖掘任務處理能力的情況下，大幅度提升對不同響應時間、不同挖掘復雜度任務的響應效率。

附圖說明

為了更清楚地說明本申請實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本申請實施例六提供的一種數(shù)據(jù)挖掘裝置的結構示意圖；

圖2為本申請實施例的應用示例圖；

圖3為本申請實施例二提供的一種數(shù)據(jù)挖掘裝置的結構示意圖；

圖4為本申請實施例三提供的一種數(shù)據(jù)挖掘裝置的結構示意圖；

圖5為本申請實施例四提供的一種數(shù)據(jù)挖掘裝置的結構示意圖；

圖6為本申請實施例五提供的一種數(shù)據(jù)挖掘裝置的結構示意圖；

圖7為本申請實施例六提供的一種應用服務器的結構示意圖；

圖8為本申請實施例七提供的一種服務器集群的結構示意圖；

圖9為本申請實施例八提供的一種服務器集群的結構示意圖。

具體實施方式

下面將結合本申請實施例中的附圖，對本申請實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本申請一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒旧暾堉械膶嵤├绢I域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本申請保護的范圍。

參考圖1，為本申請實施例六提供的一種數(shù)據(jù)挖掘裝置的結構示意圖，所述裝置與圖2所示的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)相連接，數(shù)據(jù)挖掘裝置與訪問終端相連接，數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)與數(shù)據(jù)源相連接。

其中，數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中可以包括有：第一集群及第二集群，兩個集群與數(shù)據(jù)源相連接，第一集群中可以包括多個第一服務器，第二集群中可以包括多個第二服務器，第一服務器基于ILog規(guī)則引擎配置有第一挖掘模型，第一挖掘模型即為能夠快速對數(shù)據(jù)進行挖掘響應的專家模型，由此，第一服務器中基于ILog規(guī)則引擎能夠快速響應和部署用戶的基于專家模型的數(shù)據(jù)挖掘需求，第二服務器基于SAS(STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM，統(tǒng)計分析系統(tǒng))配置有第二挖掘模型，第二挖掘模型即為數(shù)據(jù)模型，第二服務器基于SAS能夠對復雜度較高的數(shù)據(jù)挖掘任務進行響應。

在本實施例中，所述裝置可以包括以下結構，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘：

請求接收接口101，用于接收至少一個數(shù)據(jù)挖掘請求，所述數(shù)據(jù)挖掘請求中至少包括請求類型。

其中，數(shù)據(jù)挖掘請求由訪問終端中生成并發(fā)送，表征用戶所需要進行挖掘的需求，在每個數(shù)據(jù)挖掘請求中至少包括有表征用戶需求的請求類型，如需要快速響應的類型或者大數(shù)據(jù)統(tǒng)計或復雜度較高的請求類型等。

需要說明的是，請求接收接口101可以采用能夠進行數(shù)據(jù)傳輸?shù)慕涌趯崿F(xiàn)，用以接收訪問終端發(fā)送的數(shù)據(jù)挖掘請求。

請求分類器102，用于對所述數(shù)據(jù)挖掘請求基于其請求類型進行分類。

在本實施例中，對數(shù)據(jù)挖掘請求的分類是指，對解析數(shù)據(jù)挖掘請求中用戶的需求進行切分，也就是說，用戶通過訪問終端生成數(shù)據(jù)挖掘請求，此時生成的數(shù)據(jù)挖掘請求中能夠表征用戶需要采用哪種方式對數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進行挖掘。

需要說明的是，請求分類器102可以采用分類器實現(xiàn)，基于請求類型將數(shù)據(jù)挖掘請求進行分類。

第一傳輸接口103，用于將請求類型為快速響應類型的數(shù)據(jù)挖掘請求傳輸給所述第一集群，由所述第一集群中的第一服務器基于所述數(shù)據(jù)挖掘請求利用所述第一挖掘模型對數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，得到第一挖掘結果。

其中，在數(shù)據(jù)挖掘請求傳輸給第一集群之后，第一集群可以根據(jù)各個第一服務器的當前負載，確定一個或多個第一服務器進行數(shù)據(jù)挖掘，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的負載均衡調(diào)度。

需要說明的是，第一傳輸接口103可以采用能夠進行數(shù)據(jù)傳輸?shù)慕涌趯崿F(xiàn)，用以將數(shù)據(jù)挖掘請求傳輸給第一集群。

第二傳輸接口104，用于將數(shù)據(jù)類型不是快速響應類型的數(shù)據(jù)挖掘請求傳輸給所述第二集群，由所述第二集群中的第二服務器基于所述數(shù)據(jù)挖掘請求利用所述第二挖掘模型對數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘處理，得到第二挖掘結果。

其中，在數(shù)據(jù)挖掘請求傳輸給第二集群之后，第二集群可以根據(jù)各個第二服務器的當前負載，確定一個或多個第二服務器進行數(shù)據(jù)挖掘，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的負載均衡調(diào)度。

需要說明的是，第二傳輸接口104可以采用能夠進行數(shù)據(jù)傳輸?shù)慕涌趯崿F(xiàn)，用以將數(shù)據(jù)挖掘請求傳輸給第二集群。

也就是說，本實施例中在對數(shù)據(jù)挖掘請求根據(jù)其請求類型進行切分之后，將不同類型的數(shù)據(jù)挖掘請求采用不同的處理方式，例如：將需要快速響應的數(shù)據(jù)挖掘請求傳輸給第一集群，進行時效性較高的數(shù)據(jù)挖掘，將需要數(shù)據(jù)量大或復雜度需求較高的數(shù)據(jù)挖掘請求傳輸給第二集群進行更加完善或深度更高的數(shù)據(jù)挖掘。

需要說明的是，這里的數(shù)據(jù)源可以為各種類型的數(shù)據(jù)源，如關系型數(shù)據(jù)庫、Hadoop數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)文件的數(shù)據(jù)集合等。

由上述方案可知，本申請實施例一提供的一種數(shù)據(jù)挖掘裝置，通過將ILog集群與SAS集群配置到同一個系統(tǒng)中，從而在接收到數(shù)據(jù)挖掘請求時，可以根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘請求的請求類型來決定采用Ilog的挖掘方式還是SAS的挖掘方式，使得本申請能夠同時具備Ilog的能夠對數(shù)據(jù)挖掘進行快速響應的基于專家模型的數(shù)據(jù)挖掘特性以及SAS的對數(shù)據(jù)模型的挖掘及驗證等挖掘功能的特性，從而在相同數(shù)據(jù)來源的基礎上匯集Ilog及SAS兩種數(shù)據(jù)挖掘特性，在不影響原有數(shù)據(jù)挖掘任務處理能力的情況下，大幅度提升對不同響應時間、不同挖掘復雜度任務的響應效率。

參考圖3，為本申請實施例二提供的一種數(shù)據(jù)挖掘裝置的結構示意圖，所述裝置還可以包括以下結構：

結果返回接口105，與第一集群以及第二集群相連接，用于在第一集群得到所述第一挖掘結果和第二集群得到所述第二挖掘結果之后，將所述第一挖掘結果和所述第二挖掘結果進行返回。

具體的，所述結果返回接口105可以采用與所述第一傳輸接口103與所述第二傳輸接口104相同的傳輸接口，用以將第一挖掘結果及第二挖掘結果返回給訪問終端。

參考圖4，為本申請實施例三提供的一種數(shù)據(jù)挖掘裝置的結構示意圖，其中，所述裝置還可以包括以下結構：

結果存儲接口106，與第一集群及第二集群相連接，第一集群與第二集群與數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)相連接，所述結果存儲接口106用于將第一集群得到的所述第一挖掘結果及第二集群得到的所述第二挖掘結果進行存儲。

具體的，本實施例中，結果存儲接口106可以將所述第一挖掘結果及所述第二挖掘結果存儲到與第一集群及第二集群連接的數(shù)據(jù)庫等存儲系統(tǒng)中。

其中，所述結果存儲接口106可以為向數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)如各種類型的數(shù)據(jù)庫傳輸?shù)谝煌诰蚪Y果和第二挖掘結果的數(shù)據(jù)接口。

參考圖5，為本申請實施例四提供的一種數(shù)據(jù)挖掘裝置的結構示意圖，其中，所述裝置還可以包括以下結構：

第三傳輸接口107，與第二集群相連接，用于在得到所述第一挖掘結果和所述第二挖掘結果之后，將所述第一挖掘結果和所述第二挖掘結果傳輸給所述第二集群，由所述第二集群中的第二服務器利用所述第二挖掘模型對所述第一挖掘結果及所述第二挖掘結果進行交叉驗證。

需要說明的是，第三傳輸接口107可以采用能夠進行數(shù)據(jù)傳輸?shù)慕涌趯崿F(xiàn)，用以將第一挖掘結果與第二挖掘結果傳輸給第二集群，由第二集群中的第二服務器進行交叉驗證。例如，第一挖掘結果代表專家模型的建模結果，第二挖掘結果代表數(shù)據(jù)魔心的建模結果，第二服務器對兩個模型的結果使用實際數(shù)據(jù)進行互相交叉驗證，用以相互驗證發(fā)現(xiàn)兩類模型存在的問題和缺陷，以此作為兩類模型的優(yōu)化依據(jù)，提升模型的準確性。

也就是說，第二集群中的第二服務器基于SAS構建有第二挖掘模型，使得第二服務器能夠進行數(shù)據(jù)模型的挖掘和訓練驗證，由此，在本實施例中，可以在得到第一挖掘結果及第二挖掘結果之后對第一挖掘結果如專家模型結果及第二挖掘結果如數(shù)據(jù)模型的結果進行交叉驗證。

參考圖6，為本申請實施例五提供的一種數(shù)據(jù)挖掘裝置的結構示意圖，其中，所述裝置還可以包括以下結構：

第四傳輸接口108，連接于第一集群與第二集群之間，用于將所述第一挖掘模型傳輸?shù)剿龅诙?，由所述第二集群中的第二服務器利用所述第二挖掘模型進行模型訓練和驗證。

需要說明的是，第四傳輸接口108可以采用能夠進行數(shù)據(jù)傳輸?shù)慕涌趯崿F(xiàn)，將第一集群中的第一挖掘模型如專家模型傳輸給第二集群，由第二集群中的第二服務器進行模型訓練和驗證。例如，第一挖掘模型(Ilog)只能快速開發(fā)專家模型，本身不帶有模型的訓練和驗證功能，而第二挖掘模型(SAS)是具有這樣的功能的，因此，可以將第一挖掘模型放到第二挖掘模型進行模型訓練和驗證。

也就是說，第二集群中的第二服務器基于SAS構建有第二挖掘模型，使得第二服務器能夠進行數(shù)據(jù)模型的挖掘和訓練驗證，由此，在本實施例中，可以將第一集群中第一服務器的第一挖掘模型如專家模型放到第二集群中進行模型的訓練和驗證，之后，第二集群可以將模型訓練結果反饋給第一集群，進行模型完善等處理。

參考圖7，為本申請實施例六提供的一種應用服務器的結構示意圖，其中，所述應用服務器與數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)及訪問終端相連接，所述數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)如圖2中所示，包括第一集群及第二集群，兩個集群與數(shù)據(jù)源相連接，所述第一集群中包括多個第一服務器，所述第二集群中包括多個第二服務器，所述第一服務器基于ILog規(guī)則引擎配置有第一挖掘模型，所述第二服務器基于SAS配置有第二挖掘模型；

其中，所述應用服務器中設置有如上述任意一項實施例所述的數(shù)據(jù)挖掘裝置，所述數(shù)據(jù)挖掘裝置的結構如圖1中所示，用以：接收至少一個數(shù)據(jù)挖掘請求，所述數(shù)據(jù)挖掘請求中至少包括請求類型，對所述數(shù)據(jù)挖掘請求基于其請求類型進行分類，將請求類型為快速響應類型的數(shù)據(jù)挖掘請求傳輸給所述第一集群，由所述第一集群中的第一服務器基于所述數(shù)據(jù)挖掘請求利用所述第一挖掘模型對數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，得到第一挖掘結果，并將數(shù)據(jù)類型不是快速響應類型的數(shù)據(jù)挖掘請求傳輸給所述第二集群，由所述第二集群中的第二服務器基于所述數(shù)據(jù)挖掘請求利用所述第二挖掘模型對數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘處理，得到第二挖掘結果。

參考圖8，為本申請實施例七提供的一種服務器集群的結構示意圖，其中，所述服務器集群中包括多個如上一實施例中所述的應用服務器801，所述應用服務器801中設置有數(shù)據(jù)挖掘裝置811，所述服務器集群中還包括有數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)802，所述數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)802包括有：第一集群821及第二集群822，兩個集群與數(shù)據(jù)源相連接，所述第一集群821中包括多個第一服務器823，所述第二集群822中包括多個第二服務器824，所述第一服務器823基于ILog規(guī)則引擎配置有第一挖掘模型，所述第二服務器824基于SAS配置有第二挖掘模型。

其中，所述服務器集群中的應用服務器801通過數(shù)據(jù)挖掘裝置811在接收至少一個數(shù)據(jù)挖掘請求之后，所述數(shù)據(jù)挖掘請求由訪問終端803生成并發(fā)送，數(shù)據(jù)挖掘請求中至少包括請求類型，對所述數(shù)據(jù)挖掘請求基于其請求類型進行分類，將請求類型為快速響應類型的數(shù)據(jù)挖掘請求傳輸給所述數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)802中第一集群821，由所述第一集群821中的第一服務器823基于所述數(shù)據(jù)挖掘請求利用所述第一挖掘模型對數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，得到第一挖掘結果，并將數(shù)據(jù)類型不是快速響應類型的數(shù)據(jù)挖掘請求傳輸給所述數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)802中的第二集群822，由所述第二集群822中的第二服務器824基于所述數(shù)據(jù)挖掘請求利用所述第二挖掘模型對數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘處理，得到第二挖掘結果。

參考圖9，為本申請實施例八提供的一種服務器集群的結構示意圖，其中，所述服務器集群中還包括有：負載均衡服務器804，連接在訪問終端803與每個應用服務器801之間，其中：

所述負載均衡服務器804，用于根據(jù)所述服務器集群中應用服務器801當前的負載狀態(tài)，將所述數(shù)據(jù)挖掘請求發(fā)送到所述應用服務器集群中滿足預設的負載均衡條件的應用服務器801上。

其中，所述負載均衡條件可以為當前負載量在服務器集群中從小到大排序在前N個應用服務器，N為大于或等于1的正整數(shù)，也就是說，將當前負載量最小或前N小的應用服務器作為處理當前數(shù)據(jù)挖掘請求的應用服務器，負載均衡服務器804將數(shù)據(jù)挖掘請求發(fā)送到這些當前負載量最小或前N小的應用服務器上，進行請求的處理，實現(xiàn)負載均衡。

也就是說，在實際應用中，本實施例中的數(shù)據(jù)挖掘裝置可運行在服務器集群的應用服務器中，服務器集群中可以含有多個應用服務器，能夠對數(shù)據(jù)挖掘請求進行響應，將數(shù)據(jù)挖掘請求進行處理轉發(fā)到相應的第一集群或第二集群中。

而為了實現(xiàn)負載均衡，用戶的訪問終端所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)挖掘請求可以首先發(fā)送到與應用服務器相連接的負載均衡服務器中，由負載均衡服務器進行均衡調(diào)度指揮再轉發(fā)到合適的服務器集群的應用服務器中，進而實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘。

需要說明的是，本說明書中的各個實施例均采用遞進的方式描述，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可。

最后，還需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關系術語僅僅用來將一個實體與另一個實體區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實體之間存在任何這種實際的關系或者順序。而且，術語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的物品或者設備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種物品或者設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的物品或者設備中還存在另外的相同要素。

以上對本申請所提供的一種數(shù)據(jù)挖掘裝置、應用服務器及集群進行了詳細介紹，對所公開的實施例的上述說明，使本領域專業(yè)技術人員能夠實現(xiàn)或使用本申請。對這些實施例的多種修改對本領域的專業(yè)技術人員來說將是顯而易見的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本申請的精神或范圍的情況下，在其它實施例中實現(xiàn)。因此，本申請將不會被限制于本文所示的這些實施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點相一致的最寬的范圍。