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因果不完备条件下的数据挖掘算法

A Causal Data Mining Algorithm under Causal Insufficiency

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【作者】 贺炜邢春晓潘泉

【机构】 清华大学计算机科学与技术系西北工业大学自动化学院

【摘要】 <正>1引言随着人们拥有的观测数据越来越多,如何充分利用这些数据,挖掘其中潜在的知识逐渐成为一个极富挑战性同时也极具价值的研究课题。因此,近年在知识发现和数据挖掘领域已经涌现出大量的研

【Abstract】 The Causal Relationships are the descriptions of the essential relationships between things.Its discovery from the observational data can improve the data mining application greatly.Based on the causal structure learning theory,this paper described a practical causal data mining algorithm in the causal insufficient situations.The algorithm can find the potential causal relationships from huge data under the reasonable assumptions.The complexity of the algorithm is analyzed.And the emulation validated that the algorithm.Finally,issues about the application of the algorithm are discussed.

【基金】 国家自然基金(60473078)
  • 【会议录名称】 第二十二届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)
  • 【会议名称】第二十二届中国数据库学术会议
  • 【会议时间】2005-08-19
  • 【会议地点】中国内蒙古呼和浩特
  • 【分类号】TP311.13
  • 【主办单位】中国计算机学会数据库专业委员会
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