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1.
一个面向大规模数据库的数据挖掘系统   总被引:18,自引:0,他引:18  
钱卫宁  魏藜  王焱  钱海蕾  周傲英 《软件学报》2002,13(8):1540-1545
数据挖掘融合了数据库技术、人工智能和统计学,是目前的研究热点.为了能够集成当前数据挖掘的主要技术并使它们协同工作,在进行数据挖掘基本算法研究的基础上研制开发了一个数据挖掘系统--Golden-Eye.系统实现了在数据挖掘研究中的一些最新成果,集成了泛化、数据清洗这两个数据准备操作以及关联规则发现、例外规则发现、时序模式发现、分类器构造、聚类分析等基本数据挖掘操作,并实现了对挖掘操作的基本管理和结果的图形化显示.整个框架设计充分体现了系统的完整性、协调性和高效性:自底向上将存储控制模块、数据预处理模块、挖掘操作模块、挖掘库管理模块有机地结合在一起,在底层实现了对包括中间结果在内的数据的统一管理,在上层为用户提供了可视化的界面.实验结果表明,该系统能够在大规模数据库上成功地完成用户所指定的数据挖掘操作.  相似文献   
2.
周红福  钱卫宁  魏藜  周傲英 《软件学报》2004,15(Z1):106-113
离群点检测在数据挖掘方面是一项很重要的技术,它是要发现那些行为异常的少量数据,这在数据挖掘的许多领域都有很强的现实意义,如金融欺诈,网络监控等领域.给出了一个高效准确的子空间局部离群点发现的算法(efficient discovery of local outliers in subspaces,简称 EDOLOIS),来避免距离计算的高代价.算法充分利用了原始LOF的信息和特点,结合子空间和原空间的关系,从而能够精确且高效地算出子空间局部离群系数,进而甄别出离群点.形式的分析和严格证明都揭示了该算法对在高维种属属性的数据集中发现局部离群点是高效精确的.  相似文献   
3.
高维空间中的离群点发现   总被引:35,自引:2,他引:33  
在许多KDD(knowledge discovery in databases)应用中,如电子商务中的欺诈行为监测,例外情况或离群点的发现比常规知识的发现更有意义.现有的离群点发现大多是针对数值属性的,而且这些方法只能发现离群点,不能对其含义进行解释.提出了一种基于超图模型的离群点(outlier)定义,这一定义既体现了"局部"的概念,又能很好地解释离群点的含义.同时给出了HOT(hypergraph-based outlier test)算法,通过计算每个点的支持度、隶属度和规模偏差来检测离群点.该算法既能够处理数值属性,又能够处理类别属性.分析表明,该算法能有效地发现高维空间数据中的离群点.  相似文献   
4.
In this paper,a new effective method is proposed to find class association rules (CAR),to get useful class associaiton rules(UCAR)by removing the spurious class association rules (SCAR),and to generate exception class associaiton rules(ECAR)for each UCAR.CAR mining,which integrates the techniques of classification and association,is of great interest recently.However,it has two drawbacks:one is that a large part of CARs are spurious and maybe misleading to users ;the other is that some important ECARs are diffcult to find using traditional data mining techniques .The method introduced in this paper aims to get over these flaws.According to our approach,a user can retrieve correct information from UCARs and konw the influence from different conditions by checking corresponding ECARs.Experimental results demonstrate the effectiveness of our proposed approach.  相似文献   
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