KDD研究中的若干问题与方法

• 作者: 欧阳为民 郑诚
• 来源期刊: 安徽大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 知识发现 数据发掘 机器学习 统计学 数据库
• 年，卷（期）: 1999,（1）
• 页码范围: 41-42
• 页数: 12页
• 分类号: TP301|TP391
• 字数: 9877字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.1999.01.009

摘要

在数据库中发现知识,又称为数据发掘,其目标是从大型数据集中发现先前未知的潜在有用的模式或知识.本文对该领域进行简要综述,并主要从数据库角度讨论若干数据发掘问题与方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑诚	安徽大学计算机系	103	1013	15.0	28.0
2	欧阳为民	安徽大学计算中心	13	475	7.0	13.0