范例库中特征项权重的发现技术

• 作者: 倪志伟 蔡庆生 贾瑞玉
• 来源期刊: 厦门大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 范例推理 数据挖掘 范例库 特征项 权重
• 年，卷（期）: 2002,（2）
• 所属期刊栏目: 数学·计算机科学
• 页码范围: 168-172
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4710字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0438-0479.2002.02.010

摘要

系统地探讨了在范例库中引入一系列可以使用的数据挖掘技术,以期提高范例推理系统中知识获取的自动化程度.为了准确地表达范例比较间的本质特征,重点讨论了应用于范例库上特征项赋权的基本技术,并提出了一个自适应发现算法,然后进行了实验,结果表明此方法要优于其它方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡庆生	中国科学技术大学计算机科学系	115	2706	28.0	47.0
2	贾瑞玉	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	62	688	17.0	23.0
3	倪志伟	中国科学技术大学计算机科学系	21	368	13.0	19.0