期刊文献+

基于属性拓展的数据挖掘预处理技术研究 被引量:8

Research on Data Mining Preprocessing Technology Based on Attribute Extension
在线阅读 下载PDF
导出
摘要 目前的数据挖掘技术基本上依据的是原始数据库中的信息,数据预处理技术要维护原始数据库的信息基本不变,只是进行简单的数据标准化、数据平整、异常点发现、缺失数据修补、数据离散等基本预处理工作,不能从根本上拓展原始数据库中的信息。同时,为保密起见,兴起的隐私保护数据挖掘技术对原始数据库中的敏感数据进行处理,隐藏了一些基本信息,进一步弱化了原始数据库中的信息含量。基于属性拓展的数据挖掘预处理技术,从原始数据库出发,通过属性拓展,拓展基础数据库所蕴含的信息,使数据挖掘能产生更深的隐藏关联规则。 Nowadays the data mining technology is basically based on the information of the original database. Data preprocessing technol-ogy must maintain the information of the original database unchanged,just for simple data standardization,data level,abnormal points found,missing data repair work,data discrete and other basic data pretreatment,not radically expanded the information in the original da-tabase. Meanwhile,for the sake of secrecy,the privacy preserving of data mining technology deals with the sensitive data in the original database,and hides some basic information,further weakening the information content in the original database. The data mining prepro-cessing technology based on the attribute extension starts from the original database,expands the information implicated in basic database by extending the attribute from the original database perspective,so that data mining can produce more deeply hidden rules.
出处 《计算机技术与发展》 2014年第3期79-81,85,共4页 Computer Technology and Development
基金 国家自然科学基金资助项目(61261025) 内蒙古自然科学基金(2012MS0913)
关键词 属性 拓展 数据挖掘 预处理技术 关联规则 attribute extension data mining preprocessing technology association rule
  • 相关文献

参考文献11

二级参考文献60

共引文献589

同被引文献45

  • 1菅志刚,金旭.数据挖掘中数据预处理的研究与实现[J].计算机应用研究,2004,21(7):117-118. 被引量:57
  • 2高明霞,刘椿年.基于约束的自然语言问题到OWL的语义映射方法研究[J].电子学报,2007,35(8):1598-1602. 被引量:8
  • 3张光卫,李德毅,李鹏,康建初,陈桂生.基于云模型的协同过滤推荐算法[J].软件学报,2007,18(10):2403-2411. 被引量:200
  • 4Han, Micheline Karnber. Data Mining: Concepts and Tech-nique[ M ]. USA: Morgan Kaufn ann Publishers, 2001.
  • 5JiaweiHan,MichelineKamber.数据挖掘概念与技术[M].机械工业出版社.2005.
  • 6A Famili, et alEvangelos Simoudis. Data Preprocessing and In- telligent Data Analysis [J]. Intelligent Data Analysis, 1997, (1): 3-23.
  • 7Ricci F, Rokach L, Shapira B, et al. Recommender systems handbook[ M]. Is. 1. ] :Springer,2010.
  • 8Hill W, Stead L, Rosenstein M, et al. Recommending and eval- uating choices in a virtual community of use [ C ]//Proc of CHI. [s. 1. ]:Is. n. ],1995:194-201.
  • 9Bobadilla J, Ortega F, Hernando A. A collaborative filtering similarity measure based on singularities[ J]. Information Pro- cessing and Management,2012,48:204-217.
  • 10Greg L, Brent S,York J. Amazon. com recommendations:item -to - item collaborative filtering [ J ]. IEEE Internet Compu- ting,2003,7( 1 ) :76-80.

引证文献8

二级引证文献65

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部