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摘要:
针对数值型属性的特点,通过不同数值分段的分布特性,给出了一种能自动从大型数据库中提取数值型属性的概念层次的有效算法,算法的时间复杂度为O(n),并通过具体实验对算法进行测试.结果表明,该算法能正确有效地生成概念层次树,为高质量地进行数据挖掘提供了一种行之有效的数据预处理方法.
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文献信息
篇名 连续值属性的概念层次自动提取算法
来源期刊 华中科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 数据库中知识发现 数据挖掘 概念层次
年,卷(期) 2003,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 13-15
页数 3页 分类号 TP311.132.3
字数 2332字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1671-4512.2003.12.005
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 杨学兵 安徽工业大学计算机科学系 23 407 9.0 20.0
2 蔡庆生 中国科技大学计算机科学系 22 491 12.0 22.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
数据库中知识发现
数据挖掘
概念层次
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
华中科技大学学报(自然科学版)
月刊
1671-4512
42-1658/N
大16开
武汉市珞喻路1037号
38-9
1973
chi
出版文献量(篇)
9146
总下载数(次)
26
总被引数(次)
88536
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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