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摘要:
从关系数据挖掘的角度提出了挖掘特异规则的方法,该方法通过面向属性的方法来识别特异数据.借鉴Chi2算法的思想实现了特异数据的离散,并定性地描述了数据的特异程度,结合经典的归纳逻辑程序设计系统FOIL,自然地挖掘出了特异规则,突破了传统命题级数据挖掘的框架.试验结果表明利用该方法能够发现被传统的关联规则挖掘算法所忽略的有价值的知识.
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文献信息
篇名 基于归纳逻辑程序设计的特异规则挖掘
来源期刊 北京工业大学学报 学科 工学
关键词 归纳逻辑程序设计 关系数据挖掘 特异规则
年,卷(期) 2003,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 495-499
页数 5页 分类号 TP39
字数 3762字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0254-0037.2003.04.025
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 刘椿年 北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室 81 1010 16.0 29.0
2 黄明新 北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室 1 9 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
归纳逻辑程序设计
关系数据挖掘
特异规则
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
北京工业大学学报
月刊
0254-0037
11-2286/T
大16开
北京市朝阳区平乐园100号
2-86
1974
chi
出版文献量(篇)
4796
总下载数(次)
21
总被引数(次)
40595
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:重大项目
学科类型:
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
论文1v1指导