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基于多层次概念提升的知识发现方法
被引量:
8
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作者
刘明吉
王秀峰
李宝林
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2001年第3期109-111,共3页
1 引言 数据库中的知识发现KDD(Knowledge Discovery in Database),也称为数据挖掘(Data Mining,简称DM),是近几年来随着数据库和人工智能发展起来的一门新兴的数据库技术。它从大量原始数据中挖掘出隐含的、有用的尚未发现的信息...
1 引言 数据库中的知识发现KDD(Knowledge Discovery in Database),也称为数据挖掘(Data Mining,简称DM),是近几年来随着数据库和人工智能发展起来的一门新兴的数据库技术。它从大量原始数据中挖掘出隐含的、有用的尚未发现的信息和知识(如规则、模型、规律、模式、约束等),帮助决策者寻找数据间潜在的关联,发现被忽略的因素,因而被认为是解决现代社会“数据爆炸”和“数据丰富,信息贫乏”的一种有效方法[7,8]。
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关键词
数据库
知识发现
概念提升策略
遗传算法
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题名
基于多层次概念提升的知识发现方法
被引量:
8
1
作者
刘明吉
王秀峰
李宝林
机构
南开大学计算机与系统科学系
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2001年第3期109-111,共3页
基金
国家自然科学基金(79790130)
天津自然科学基金(993600811)
文摘
1 引言 数据库中的知识发现KDD(Knowledge Discovery in Database),也称为数据挖掘(Data Mining,简称DM),是近几年来随着数据库和人工智能发展起来的一门新兴的数据库技术。它从大量原始数据中挖掘出隐含的、有用的尚未发现的信息和知识(如规则、模型、规律、模式、约束等),帮助决策者寻找数据间潜在的关联,发现被忽略的因素,因而被认为是解决现代社会“数据爆炸”和“数据丰富,信息贫乏”的一种有效方法[7,8]。
关键词
数据库
知识发现
概念提升策略
遗传算法
Keywords
concept generalization
,
data mining
,
attribute
,
concept tree
,
genetic algorithm
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多层次概念提升的知识发现方法
刘明吉
王秀峰
李宝林
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2001
8
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