由于数据挖掘所带来的显著的经济效益,而受到了学术界和产业界的广泛关注。目前,已经有很多数据挖掘系统得到开发和应用,大都是针对数据挖掘和数据分析领域专家的,其集成的算法功能和数目固定,而且存在功能组件可扩展性较差等问题,制约了数据挖掘系统的推广应用。因此,研究具有较强的可扩展的数据挖掘系统及其集成技术,对提高数据挖掘系统的应用价值具有十分重要的理论意义和实用价值。基于插件架构的系统具有支持可扩展性的重要特性,引入插件架构方法到数据挖掘系统构建领域,将能够较好的满足该领域对扩展性方面的需求。本文基于插件架构的思想,对当前数据挖掘系统领域中既有的成果进行了较为全面的分析和总结,从数据挖掘过程模型入手,着重分析了数据挖掘系统领域需求中的主要特征,提出了基于插件的数据挖掘系统,并从横向和纵向对系统该架构的功能扩展进行了详细的分析。结合面向对象思想与设计模式,在插件架构设计模型的基础上对基于该架构模型的数据挖掘系统进行了体系结构设计,描述了该系统的工作机制,并对其核心功能包、数据对象模型、插件算法配置、数据与算法对接等主要的功能组件进行了设计。通过引入抽象工厂设计模式,解决各个组件的可扩展性机制,设计了适合多数据源的处理以及多挖掘算法集成的适配框架。针对该框架中插件算法的封装、加载和管理等关键问题,提出了相应的解决方法。在完成系统主要功能组件的分析与设计的基础上,对课题提出的基于插件架构的数据挖掘系统平台进行了原型系统实现。该原型系统展现了基本界面结构和主要功能,通过一个实际的数据集的测试,验证了本课题提出的模型和方法,初步达到理论研究与实际应用结合之目的。