搜索到674篇“ 多关系数据挖掘“的相关文章
- 探究链接在多关系数据挖掘中的应用
- 2023年
- 随着大数据时代的来临,数据挖掘已经成为热门的研究方向,多关系数据挖掘,是数据挖掘的研究内容之一。本文对多关系数据挖掘进行概述,介绍了描述链接存在于多关系之中,通过多关系数据挖掘的五个研究成果,探究链接在多关系数据挖掘中的应用。已有的一些研究成果证实,在多关系中巧妙地利用链接,可以研究出高效的多关系数据挖掘算法,链接在多关系中的作用是非常大的,可以节省空间和时间,提高准确率,有很大的可扩展性。
- 涂芳曾铭邓左祥
- 关键词：数据挖掘链接
- 模糊认知超图与多关系数据挖掘
- 本书所进行的研究涉及基于模糊认知图的数据挖掘方法研究与多关系数据的知识发现两大新兴领域, 属于两个领域的交叉领域研究。全书共分为数据挖掘技术概论、糊认知超图的理论基础 - 模糊认知图、模糊认知超图的理论基础 - 超图、模...
- 李慧著
- 多关系数据挖掘中的概率模型研究
- 随着现代存储和通信技术的发展，存储不断增长的大规模数据已经不再是难事，人们迫切地想从这些数据中获得有用的信息，因而如何有效地处理复杂数据并做有效的建模分析己成为计算机科学亟待解决的问题。例如，电子商务网站的数据库中既包含...
- 李正洋
- 关键词：概率图模型协同过滤数据挖掘
- 基于ILP的多关系数据挖掘研究
- 传统数据挖掘算法,其知识表示方式主要是命题逻辑形式,每一样例以属性值元组的形式表示,难以表达对象内部之间的复杂关系,并且只能从单一关系中发现模式。但是,大多数现实关系数据库中的信息存储于多个关系中,并且许多复杂模式难以用...
- 华正
- 关键词：多关系数据挖掘归纳逻辑程序设计
- SCrossMine——一种基于多关系数据挖掘的空间分类方法研究
- 2013年
- 空间数据分类算法大部分基于单表,将多关系数据挖掘的分类技术用于构建空间数据对象的分类模型,特别是元组ID传播技术使得空间数据对象可以高效表征包括领域属性和空间位置的完整特征,从而使得分类依据更客观。实验表明SCrossMine算法可以获取较高的分类精度,同时分类结果也能较好不同类别对象的空间分布格局。
- 石亚冰黄予彭昱忠
- 关键词：多关系数据挖掘
- 基于多关系数据挖掘与智能代理的港口企业统计工作研究
- 市场经济中港口企业已成为完全独立的经济实体,独自面对激烈的市场竞争,要求港口企业统计工作不再是单纯的对内、对外上报报表工作,而是要形成全方位的为港口企业生产经营管理活动提供各种管理决策信息需求的统计目标。港口企业统计工作...
- 王春凤
- 关键词：多关系数据挖掘
- 多关系数据挖掘研究
- 当今大多数结构化数据存储在包含许多关系表的关系数据库中，众多的分析和数据挖掘任务，如在智能分析、社会网络分析、商业数据分析、web数据挖掘等都依赖于多种多样的实体和事件的联系，因此在这样的一些应用里数据库既包含属性又包含...
- 梁宝
- 关键词：关系数据库数据挖掘关联规则逻辑程序设计
- 多关系数据挖掘原理及应用
- 传统数据挖掘算法，其知识表示方式主要是命题逻辑形式，每一样例以属性-值元组的形式表示，难以表达对象内部之间的复杂关系，并且只能从单一关系中发现模式。但是，大多数现实关系数据库中的信息存储于多个关系中，并且许多复杂模式难以...
- 高静
- 关键词：多关系数据挖掘ILP关联规则聚类知识表示
- 链接结构用于多关系数据挖掘的研究
- 多关系数据挖掘是数据挖掘的一个崭新的研究方向，是数据挖掘最新的研究热点之一。传统的数据挖掘算法是在数据库的一张单一的表上挖掘，当遇到多表时，不得不把多张表集成到一张表中。然而在现实生活中，把多张表集成到一张表需要花费大量...
- 邓左祥
- 关键词：多关系数据挖掘关联规则链接结构聚类算法
- 多关系数据挖掘中的多关系决策树研究综述
- 2009年
- 随着关系数据库的发展,多关系数据挖掘正在成为数据挖掘的重要分支之一。多关系决策树是其中的一种重要方法。目前多关系决策树已有多种研究方法。针对不同的背景和框架,对其中主要的算法进行分析和比较,指出未来的发展趋势。
- 高静邢永康布伟光张向科
- 关键词：多关系数据挖掘归纳逻辑程序设计
相关作者
- 杨炳儒
- 作品数：393被引量：2,410H指数：25
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- 徐光美
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- 研究主题：多关系数据挖掘 朴素贝叶斯 网络 互信息 归纳逻辑程序设计
- 邓左祥
- 作品数：16被引量：10H指数：2
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- 研究主题：多关系数据挖掘 车辆网络 路由 自适应 车联网
- 张伟
- 作品数：27被引量：177H指数：9
- 供职机构：北京联合大学
- 研究主题：多关系数据挖掘 归纳逻辑程序设计 遗传算法 关系关联规则 力学性能
- 郭景峰
- 作品数：192被引量：790H指数：13
- 供职机构：燕山大学信息科学与工程学院
- 研究主题：数据挖掘 数据库 社会网络 链接预测 推荐系统
