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数据开采中基于用户需求的关联模型  
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【英文篇名】 The Association Model Based on User's Requirement in Data Mining
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【作者】 张凯; 曹加恒; 舒风笛; 曹斌; 熊晖;
【英文作者】 ZHANG Kai; CAO Jia\|heng; SHU Feng\|di; CAO Bin; XIONG Hui (College of Mathematics and Computer Science/State Key Laboratory of Software Engineering; Wuhan University; Wuhan430072; China);
【作者单位】 武汉大学数学与计算机科学学院; 武汉大?;
【文献出处】 武汉大学学报(自然科学版) , Journal of Wuhan University(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 1999年 05期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 数据开采; 关联模型; 相关度; 抽取算法; 用户需求;
【英文关键词】 data mining; association model; association degree; extract algorithm; user’s requirement;
【摘要】 提出一个基于用户需求的关联模型,引入了相关度的概念,给出了启发式查找与相联规则的NEA抽取算法,有效的解决数据开采关联模型中查找规则的盲目性和冗余性,并使重要的信息不被丢失.
【英文摘要】 Data mining is the most important step in KDD,so this paper suggests an association model based on user’s requirement.It gives a definition of “association” degree and a NEA algorithm to use enlighted search in searching for association rules.It is very efficient,it also can make important information not lost.
【基金】 湖北省科委重点项目
【分类号】 TP311.13
【正文快照】 0 引 言  知识发现(KDD)是近年来计算机科学中一个新兴的领域,是多学科交叉知识的综合应用.知识发现的最重要步骤是数据开采(DM),即通过算法从数据中抽取模式.模式是指数据中的知识模型和结构特征,要求新数据具有一定程度的兼容性.数据开采包括聚类、分类?

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