DartSpora数据挖掘平台的构建的中期报告首先介绍一下DartSpora数据挖掘平台的基本架构。该平台的架构采用了分布式处理模式，它的核心包括数据采集组件、数据预处理组件、算法实现组件、可视化展示组件和安全管理组件。数据采集组件可以从不同来源的数据源中收集数据，包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据，数据预处理组件可以对数据进行清理、整合、去重等处理，算法实现组件提供了多种机器学习算法和数据挖掘算法，可视化展示组件将结果以可视化的形式呈现，安全管理组件保证平台数据的安全性和隐私性。在中期报告中，我们集中精力实现了平台核心的数据采集组件和数据预处理组件。数据采集组件可以从多个不同的数据源、网站和API获取数据。我们实现了针对各种数据源的采集器，比如针对web页面的网络爬虫，针对数据库和API的数据获取器等。我们设计了一个可扩展的数据获取框架，支持在不同的数据源和数据类型之间切换，可以轻松扩展数据源和采集器。数据预处理组件的目标在于清理数据，将相似的记录合并，过滤无效的记录，并将数据转化为算法可以操作的格式。针对不同种类的数据，我们采用了不同的预处理策略。对于结构化数据，我们采用了诸如过滤空值记录、合并重复记录等简单的操作；对于非结构化数据，我们利用分词、去停用词等技术将其转化为结构化数据。我们实现了一些预处理项的API，这使得用户可以自由定制自己的预处理过程。总之，在中期报告中，我们实现了平台的关键组件，该平台能够从多个数据源获取数据，进行数据预处理，为下一步的算法实现做好准备。在接下来的工作中，我们将着力完善算法实现组件和可视化组件，并实现更多的数据源和预处理器。