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摘要:
在KDD(knowledge discovery in database)中,对所发现的知识进行评价是一个很重要的环节.提出了一种针对KDD中因果关联规则的自动评价方法.该评价方法采用了全新的、有效的知识表示方法(语言场和语言值结构)和推理机制(因果关系定性推理机制),并且具有通用性和交互性的特征.给出了此评价方法的理论依据和构造过程,并提供了相应的算法.通过对具体实例的运行检验,证明了此评价方法的有效性.通过与相关工作的比较,证明了其先进性.
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文献信息
篇名 KDD中因果关联规则的评价方法
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 因果关联规则 感兴趣度 评价 KDD(knowledge discovery in database)
年,卷(期) 2002,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1142-1147
页数 6页 分类号 TP181
字数 5593字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨炳儒 北京科技大学信息工程学院 319 4361 32.0 49.0
2 綦艳霞 北京科技大学信息工程学院 3 101 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
因果关联规则
感兴趣度
评价
KDD(knowledge discovery in database)
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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