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关联规则的增量式更新算法 被引量：227
1
作者 冯玉才 冯剑琳 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第4期301-306,共6页
关联规则的开采是一个重要的数据开采问题．目前已经提出了许多算法用于高效地发现大规模数据库中的关联规则，而对关联规则维护问题的研究工作却很少．在用户开采关联规则的交互过程中，为了找到真正令其感兴趣的规则，用户将需要不断... 关联规则的开采是一个重要的数据开采问题．目前已经提出了许多算法用于高效地发现大规模数据库中的关联规则，而对关联规则维护问题的研究工作却很少．在用户开采关联规则的交互过程中，为了找到真正令其感兴趣的规则，用户将需要不断调整两个描述用户兴趣程度的阈值：最小支持度和最小可信度．本文提出了两种增量式更新算法——ＩＵＡ（ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌｕｐｄａｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ）和ＰＩＵＡ（ｐａｒａｌｅｌｉｎｃｒｅ－ｍｅｎｔａｌｕｐｄａｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ），用来解决这一关联规则高效维护问题． 展开更多
关键词 数据开采 知识发现 关联规则 增量式更新 数据库
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关于Rough Set理论与应用的综述 被引量：264
2
作者 王珏 苗夺谦 周育健 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 1996年第4期337-344,共8页
八十年代初,波兰数学家Z.Pawlak提出Rough Set(RS)的数学理论,直到十年之后,由于这个理论在机器学习、从数据库中发现知识、决策支持与分析等方面的应用,才引起了人工智能(AI)研究者的关注.本文在简要地介绍了Rough Set的理论基础之后,... 八十年代初,波兰数学家Z.Pawlak提出Rough Set(RS)的数学理论,直到十年之后,由于这个理论在机器学习、从数据库中发现知识、决策支持与分析等方面的应用,才引起了人工智能(AI)研究者的关注.本文在简要地介绍了Rough Set的理论基础之后,对当前这个理论的研究进展与应用作了较详细的评述. 展开更多
关键词 机器学习 知识发现 RS理论 人工智能
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论空间数据挖掘和知识发现的理论与方法 被引量：236
3
作者 李德仁 王树良 +1 位作者 李德毅 王新洲 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2002年第3期221-233,共13页
首先分析了空间数据挖掘和知识发现 (SDMKD)的内涵和外延 ;然后分别研究了用于SDMKD的概率论、证据理论、空间统计学、规则归纳、聚类分析、空间分析、模糊集、云理论、粗集、神经网络、遗传算法、可视化、决策树、空间在线数据挖掘等... 首先分析了空间数据挖掘和知识发现 (SDMKD)的内涵和外延 ;然后分别研究了用于SDMKD的概率论、证据理论、空间统计学、规则归纳、聚类分析、空间分析、模糊集、云理论、粗集、神经网络、遗传算法、可视化、决策树、空间在线数据挖掘等理论和方法及其进展 ; 展开更多
关键词 空间数据挖掘 知识发现 理论方法
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论空间数据挖掘和知识发现 被引量：180
4
作者 李德仁 王树良 +1 位作者 史文中 王新洲 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2001年第6期491-499,共9页
随着现代科技和传感器的发展和应用 ,复杂多变的空间数据日益膨胀 ,远远超出了人的解译能力 ,迫切需要数据挖掘和知识发现为其提供知识。本文研究了空间数据挖掘和知识发现的含义、可发现的空间的关联、特征、分类和聚类等知识 ,以及它... 随着现代科技和传感器的发展和应用 ,复杂多变的空间数据日益膨胀 ,远远超出了人的解译能力 ,迫切需要数据挖掘和知识发现为其提供知识。本文研究了空间数据挖掘和知识发现的含义、可发现的空间的关联、特征、分类和聚类等知识 ,以及它与数据挖掘和知识发现、机器学习、地学数据分析、空间数据库、空间数据仓库、数字地球等相关学科的关系 ,概述了SDMKD的产生和发展 。 展开更多
关键词 空间数据挖掘 知识发现 机器学习 SDMKD DMKD 计算机技术 数据库
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关联规则挖掘综述 被引量：133
5
作者 蔡伟杰 张晓辉 +1 位作者 朱建秋 朱扬勇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2001年第5期31-33,49,共4页
介绍了关联规则挖掘的研究性况,提出了关联规则的分类方法,对一些典型算法进行了分析和秤价,指出传统关系规则衡量标准的不足,归纳出关联规则的价值衡量方,展望了关联规则挖掘的未来研究方向。
关键词 数据挖掘 关联规则 OLAP 数据库 知识发现
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不协调目标信息系统的知识约简 被引量：190
6
作者 张文修 米据生 吴伟志 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期12-18,共7页
在不协调目标信息系统中引入了最大分布约简的概念 ,讨论了最大分布约简、分配约简、分布约简和近似约简之间的关系 .最大分布约简弱于分布约简 ,克服了对信息系统过于苛刻的要求 .同时 ,它又克服了分配约简可能产生与原系统不相容的命... 在不协调目标信息系统中引入了最大分布约简的概念 ,讨论了最大分布约简、分配约简、分布约简和近似约简之间的关系 .最大分布约简弱于分布约简 ,克服了对信息系统过于苛刻的要求 .同时 ,它又克服了分配约简可能产生与原系统不相容的命题规则的缺陷 ;给出了这些知识约简的判定定理和相应的可辨识属性矩阵 。 展开更多
关键词 不协调目标信息系统 知识约简 人工智能 粗糙集理论 知识发现 信息处理 协调集
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粗糙集理论及其应用进展 被引量：120
7
作者 胡可云 陆玉昌 石纯一 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期64-68,共5页
粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具。目前已在人工智能、知识与数据发现、模式识别与分类、故障检测等方面得到了广泛应用。首先描述了粗糙集的基本算法及其复杂度 ,包括等价关系 ,上下近似及各种约简算法 ;接着对... 粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具。目前已在人工智能、知识与数据发现、模式识别与分类、故障检测等方面得到了广泛应用。首先描述了粗糙集的基本算法及其复杂度 ,包括等价关系 ,上下近似及各种约简算法 ;接着对粗糙集扩展理论 ,如可变精度模型 ,相似模型等进行了讨论 ,然后对粗糙集在数据挖掘、大数据集、粗糙逻辑、多方法融合等领域中的应用进展情况进行了论述 。 展开更多
关键词 粗糙集 知识发现 数据分析 人工智能
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概念格的属性约简理论与方法 被引量：194
8
作者 张文修 魏玲 祁建军 《中国科学（E辑）》 CSCD 北大核心 2005年第6期628-639,共12页
概念格理论是一种有效的知识表示与知识发现的工具,已被成功应用于许多领域.知识发现的一个重要方面是知识约简.提出了概念格的属性约简理论,进一步扩充了概念格理论.给出了概念格约简的判定定理;引入了形式背景的可辨识属性矩阵,并在... 概念格理论是一种有效的知识表示与知识发现的工具,已被成功应用于许多领域.知识发现的一个重要方面是知识约简.提出了概念格的属性约简理论,进一步扩充了概念格理论.给出了概念格约简的判定定理;引入了形式背景的可辨识属性矩阵,并在此基础上得到了寻找约简的方法;同时,给出了概念格不同类型属性的特征. 展开更多
关键词 属性约简 概念格 理论与方法 知识发现 知识表示 知识约简 判定定理 属性矩阵 辨识
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信息系统的属性约简 被引量：135
9
作者 梁吉业 曲开社 徐宗本 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2001年第12期76-80,共5页
粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的数学工具 .属性约简是粗糙集理论研究中的重要内容之一 ,现已证明寻找信息系统的最小约简是 NP-hard问题 .本文提出一个基于信息量的属性约简的启发式算法 ,该算法的时间复杂性为 O( | A| 3 ... 粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的数学工具 .属性约简是粗糙集理论研究中的重要内容之一 ,现已证明寻找信息系统的最小约简是 NP-hard问题 .本文提出一个基于信息量的属性约简的启发式算法 ,该算法的时间复杂性为 O( | A| 3 | U| 2 ) .通过例子分析 。 展开更多
关键词 粗糙集理论 信息系统 属性约简 算法复杂性 知识发现
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基于粗糙集理论的数据挖掘模型 被引量：109
10
作者 李永敏 朱善君 +2 位作者 陈湘晖 张岱崎 韩曾晋 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第1期110-113,117,共5页
提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘模型，以利于信息不完备情况下的推理和决策问题的解决和研究。该模型从已知数据的初始决策系统出发，建立一系列的不同简化层次的子系统，然后推导出各个子系统的规则集，其中每条规则都有相应的置... 提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘模型，以利于信息不完备情况下的推理和决策问题的解决和研究。该模型从已知数据的初始决策系统出发，建立一系列的不同简化层次的子系统，然后推导出各个子系统的规则集，其中每条规则都有相应的置信度。在应用模型进行推理和决策分析时，用给定对象的信息与模型中相应节点的规则进行匹配，然后选用某种评判算法得出结论。给出了一个简单的例子来说明如何建立和应用这种数据挖掘模型。这样的模型可以很方便地根据给定的信息，在最符合的子系统上得出尽可能好的结论。 展开更多
关键词 粗糙集 知识发现 数据挖掘 决策系统
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数据挖掘中的数据预处理 被引量：126
11
作者 刘明吉 王秀峰 黄亚楼 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2000年第4期54-57,共4页
1 引言数据挖掘(Data Mining,简称DM),也称为数据库中的知识发现KDD(Knowledge Discovery inDatabase),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。其处理对象是大量的日常业务数据,目的是为了从这些数据中抽取一... 1 引言数据挖掘(Data Mining,简称DM),也称为数据库中的知识发现KDD(Knowledge Discovery inDatabase),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。其处理对象是大量的日常业务数据,目的是为了从这些数据中抽取一些有价值的知识或信息。原始业务数据是知识和信息提取的源泉,对于数据挖掘就显得十分重要。目前所进行的关于数据挖掘的研究工作,大多着眼于数据挖掘算法的探讨,而忽视了对数据处理的研究。 展开更多
关键词 数据挖掘 数据库 数据预处理 知识发现
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快速开采最大频繁项目集 被引量：113
12
作者 路松峰 卢正鼎 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第2期293-297,共5页
发现最大频繁项目集是多种数据开采应用中的关键问题 .提出一种快速开采最大频繁项目集的算法 DM-FI( discovery maximum frequent itemsets) .该算法把自底向上和自顶向下的搜索策略进行了合并 .通过其独特的排序方法和有效的剪枝策略 ... 发现最大频繁项目集是多种数据开采应用中的关键问题 .提出一种快速开采最大频繁项目集的算法 DM-FI( discovery maximum frequent itemsets) .该算法把自底向上和自顶向下的搜索策略进行了合并 .通过其独特的排序方法和有效的剪枝策略 ,大大减少了候选项目集的生成 ,从而显著地降低了 CPU时间 . 展开更多
关键词 数据开采 知识发现 关联规则 最大频繁项目集 数据库
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云理论及其在空间数据发掘和知识发现中的应用 被引量：123
13
作者 邸凯昌 李德毅 李德仁 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 1999年第11期930-935,共6页
云理论是以研究定性定量间的不确定性转换为基础的系统处理不确定性问题的一种新理论，包括云模型、虚云、云运算、云变换、不确定性推理等内容。云理论为数据发掘和知识发现中的许多基础性关键问题提供了新的解决方法，如概念和知识表... 云理论是以研究定性定量间的不确定性转换为基础的系统处理不确定性问题的一种新理论，包括云模型、虚云、云运算、云变换、不确定性推理等内容。云理论为数据发掘和知识发现中的许多基础性关键问题提供了新的解决方法，如概念和知识表达、定性定量转换、概念的综合与分解、从数据中生成概念和概念层次结构等。云模型是定性定量间的不确定性转换模型，它用期望值Ｅｘ、熵Ｅｎ 和超熵Ｈｅ表征定性概念，将概念的模糊性和随机性集成在一起。该文介绍了云理论的基本原理和方法及其在空间数据发掘和知识发现中的应用。 展开更多
关键词 云理论 云模型 云变换 空间数据发掘 知识发现
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数据挖掘技术的应用研究 被引量：76
14
作者 黄解军 潘和平 万幼川 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第2期45-48,共4页
数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,在信息的利用和提取中发挥着日益重要的作用。论文从数据挖掘的概念和本质出发,详细阐述了数据挖掘的各种技术方法,深入分析了数据挖掘技术的应用领域,并对数据挖掘应用中的主要问题进行了探讨。
关键词 数据控制 知识发现 技术方法 数据库 信息处理
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数据库中加权关联规则的发现 被引量：96
15
作者 欧阳为民 郑诚 蔡庆生 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第4期612-619,共8页
关联规则发现是数据库中知识发现研究中的热点课题 ,有着广泛的应用领域 .在现有的研究中 ,数据库中的各个项目是按平等一致的方式加以处理的 .然而 ,在现实世界数据库中却并非如此 ,不同的项目往往有着不同的重要性 .为了将它们反映出... 关联规则发现是数据库中知识发现研究中的热点课题 ,有着广泛的应用领域 .在现有的研究中 ,数据库中的各个项目是按平等一致的方式加以处理的 .然而 ,在现实世界数据库中却并非如此 ,不同的项目往往有着不同的重要性 .为了将它们反映出来 ,对项目引入权值 ,从而提出了新的加权关联规则问题 .由于项目权值的引入 ,频繁项目集的子集不再一定是频繁的 .为此 ,又提出了项目的 k-支持期望概念 ,并由此提出了加权关联规则的发现算法 . 展开更多
关键词 数据发掘 知识发现 加权关联规则 数据库
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概念格与关联规则发现 被引量：97
16
作者 谢志鹏 刘宗田 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2000年第12期1415-1421,共7页
作为数据挖掘核心任务之一的关联规则发现已经得到了广泛的研究 .而由二元关系导出的概念格则是一种非常有用的形式化工具 ,它体现了概念内涵和外延的统一 ,反映了对象和特征间的联系以及概念间的泛化与例化关系 ,因此非常适于发现数据... 作为数据挖掘核心任务之一的关联规则发现已经得到了广泛的研究 .而由二元关系导出的概念格则是一种非常有用的形式化工具 ,它体现了概念内涵和外延的统一 ,反映了对象和特征间的联系以及概念间的泛化与例化关系 ,因此非常适于发现数据中潜在的概念 .分析了概念格与关联规则提取之间的关系 ,根据需要对格结构进行了相应的修改 ,提出了相应的渐进式生成算法和基于概念格的关联规则提取算法 ,通过定理和性质对算法进行了说明并对关联规则进行缩减 . 展开更多
关键词 概念格 关联规则 数据挖掘 数据库 知识发现
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发掘多值属性的关联规则 被引量：61
17
作者 张朝晖 陆玉昌 张钹 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第11期801-805,共5页
属性值可以取布尔量或多值量．从以布尔量描述的数据中发掘关联规则已经有比较成熟的系统和方法，而对于多值量则不然．将多值量的数据转化为布尔型的数据是一条方便、有效的途径．提出一种算法，根据数据本身的情况决定多值量的划分，... 属性值可以取布尔量或多值量．从以布尔量描述的数据中发掘关联规则已经有比较成熟的系统和方法，而对于多值量则不然．将多值量的数据转化为布尔型的数据是一条方便、有效的途径．提出一种算法，根据数据本身的情况决定多值量的划分，进而将划分后的区段映射为布尔量，在此基础上可发掘容易理解且具有概括性的、有效的关联规则． 展开更多
关键词 数据采掘 关联规则 数据库 知识发现
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数据挖掘技术及其应用 被引量：78
18
作者 吉根林 帅克 孙志挥 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2000年第2期25-27,共3页
数据挖掘是数据库研究中一个很有应用价值的课题 ,它融合了数据库、人工智能、机器学习等多个领域的理论和技术 .本文介绍数据挖掘系统的体系结构、数据挖掘的方法及应用 .
关键词 数据挖掘 知识发现 决策支持 数据库 体系结构
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路径聚类:在Web站点中的知识发现 被引量：59
19
作者 王实 高文 +1 位作者 李锦涛 谢辉 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2001年第4期482-486,共5页
用户对 Web站点的访问代表了用户对 Web站点上页面的访问兴趣 .这种兴趣程度可以通过用户对 Web站点上页面的浏览顺序表现出来 .在对 Web站点的访问日志进行事务识别后 ,可以根据群体用户对 Web站点的访问顺序进行聚类 ,即路径聚类 ,那... 用户对 Web站点的访问代表了用户对 Web站点上页面的访问兴趣 .这种兴趣程度可以通过用户对 Web站点上页面的浏览顺序表现出来 .在对 Web站点的访问日志进行事务识别后 ,可以根据群体用户对 Web站点的访问顺序进行聚类 ,即路径聚类 ,那么最终每一个聚类集就反映出该聚类集中的全体用户具有相似的访问兴趣 .为了得到这种根据用户访问兴趣而对用户集的划分 ,提出了 K- paths路径聚类方法 .在这种方法中 ,根据用户的访问兴趣定义了新的相似性测量手段和聚类中心 。 展开更多
关键词 数据挖掘 WEB站点 知识发现 路径聚类 WWW INTERNET
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基于免疫规划的K-means聚类算法 被引量：81
20
作者 行小帅 潘进 焦李成 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期605-610,共6页
在分析K means聚类算法的优越性和存在不足的基础上 ,提出了一种新的聚类算法———基于免疫规划的K means聚类算法 .理论分析和仿真结果表明 ,该算法不仅有效地克服了传统的K means聚类算法易陷入局部极小值的缺点 ,而且明显地避免了... 在分析K means聚类算法的优越性和存在不足的基础上 ,提出了一种新的聚类算法———基于免疫规划的K means聚类算法 .理论分析和仿真结果表明 ,该算法不仅有效地克服了传统的K means聚类算法易陷入局部极小值的缺点 ,而且明显地避免了对初始化选值敏感性的问题 ,同时也有较快的收敛速度 . 展开更多
关键词 K-MEANS聚类算法 免疫规划 数据挖掘 知识发现 学习方法
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