基于大型數據庫的數據挖掘理論研究及應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、(1)回顧了數據挖掘的發(fā)展歷史及其特點, 歸納總結了數據挖掘的理論研究現狀和實際應用研究情況,分析了當前存在的問題. (2)基于從數據中提取關聯規(guī)則的思想,結合數據倉庫、OLAP、和概念層次關系,將關聯規(guī)則擴展到多維多概念層次的提取. (3)基于粗集的數據挖掘方法中,生成的決策規(guī)則約簡的算法往往只考慮到了決策規(guī)則的最少,忽視了所得到的規(guī)則的成本,該文通過引入目標決策(MOD)的方法, 較好地解決效用最大且決策規(guī)則最少問題,從而使粗決策能

2、力更完善和實用.(4)將貝葉斯網絡(Bayesian Networks)的方法用于不確定性知識發(fā)現,其中包括對數據完全和數據不完全情況下的變量概率分布和網絡結構的構建,利用專家知識和現實存在的大量數據庫信息來構造貝葉斯網絡是NP-Hard難題. 該文提出了利用遺傳算法(GA)解決構造最佳貝葉斯網絡的思想,并給出了具體的算法. (5)基于動態(tài)遺傳算法的貝葉斯網絡知識發(fā),開發(fā)了知識實現系統(tǒng)BG-KDD(Genetic algorithms-

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