节点文献

利用L1为关联规则的采掘准备数据

Preparing Data for Mining Association Rules Using L1

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 冯建华赖辉旻周立柱陆玉昌

【机构】 清华大学计算机科学与技术系

【摘要】 <正>1引言1.1什么是KDD数据库知识发现(KDD:Knowledge Discoveryin Database)是当今数据库和人工智能领域研究的热点。当KDD这个术语首次在1989年8月于美国底特律召开的第11届国际人

【Abstract】 The process of KDD includes data preparation,data mining,and the evaluation of results. Currently,data mining,the area into which most of researchers plunge,is the core of KDD.Although data preparation is the base of KDD,and almost 80 percent of the effort required for KDD are spent here,hardly any researchers give their attention to it.Drawing our inspiration from the Apriori algorithm for mining association rules,we compress the target data lengthways with large one itemsets (L1) during the process of preparing data for mining association rules,so that attributes used to represent transactions in the database are reduced.In this paper an example to illustrate how to reduce the number of attributes is also given.

【基金】 国家“863”项目(980311015);“973”重点基础研究发展项目(g1998030414)的支持
  • 【会议录名称】 第十七届全国数据库学术会议论文集(研究报告篇)
  • 【会议名称】第十七届全国数据库学术会议
  • 【会议时间】2000-10-10
  • 【会议地点】中国河北保定
  • 【分类号】TP311.13
  • 【主办单位】中国计算机学会数据库专业委员会
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络