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研究主题:数据库    知识发现    关联规则    数据发掘    专家系统    

研究学科:自动化类    

被引量:478H指数:12EI: 11 北大核心: 25 CSCD: 25

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41 条 记 录,以下是 1-10

数据库中加权关联规则的发现 ( EI收录)
1
《软件学报》安徽大学计算中心;安徽大学计算机系;中国科学技术大学计算机科学技术系 欧阳为民 郑诚 蔡庆生  出版年:2001
国家自然科学基金资助项目! (6 9975 0 0 1)&&
关联规则发现是数据库中知识发现研究中的热点课题 ,有着广泛的应用领域 .在现有的研究中 ,数据库中的各个项目是按平等一致的方式加以处理的 .然而 ,在现实世界数据库中却并非如此 ,不同的项目往往有着不同的重要性 .为了将...
关键词:数据发掘 知识发现 加权关联规则 数据库
在数据库中发现具有时态约束的关联规则 ( EI收录)
2
《软件学报》安徽大学计算中心;中国科学技术大学计算机科学系 欧阳为民 蔡庆生  出版年:1999
国家自然科学基金;安徽省教委科研基金
目前,国际上的关联规则研究尚未考虑时间因素.然而,时间是现实世界的固有属性,许多现实世界数据库都存在时态语义问题.该文考察称为有效时间的时态约束问题,提出了时间区间延展与归并技术以及新的时态关联规则发现算法,从而进一步推...
关键词:知识发现 关联规则 时态约束 数据库 KDD
数据库中的时态数据发掘研究
3
《计算机科学》安徽大学计算中心;中国科学技术大学计算机系 欧阳为民 蔡庆生  出版年:1998
国家自然科学基金;安徽省教委科研基金
在实践中,信息系统往往需要处理时态数据。时态数据的出现使得有必要研制在其结构中集成了时j旬模型的数据库系统。在信息系统中可以发现多种时态数据,例如超市的交易记录有时间标记,病员情况每隔一段时间记录一次,另外还有一些象某人...
关键词:数据库 数据发掘 时态数据 DBMS
国际上关联规则发现研究述评
4
《计算机科学》安徽大学计算中心;中国科学技术大学计算机系 欧阳为民 郑诚 蔡庆生  出版年:1999
国家自然科学基金
1.引言近年来,数据发掘(Data Mining),亦称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Databases,简称KDD),受到当今国际人工智能与数据库界的广泛重视。关联规则是KDD研究中...
关键词:关联规则 知识发现 人工智能
基于垂直数据分布的关联规则高效发现算法 ( EI收录)
5
《软件学报》安徽大学计算中心;中国科学技术大学计算机系 欧阳为民 蔡庆生  出版年:1999
国家自然科学基金;国家教育部博士点基金
文章分析了在KDD研究中现有的关联规则发现算法关于频繁项目集的生成与测试方法,提出了一种新的基于垂直数据分布的关联规则发现算法.该算法无需复杂的Hash 数据结构,仅需对整个数据库作两次遍历,从而既方便了实现。
关键词:关联规则 数据分布 算法  数据库 KDD
发现广义序贯模式的增量式更新技术 ( EI收录)
6
《软件学报》安徽大学计算中心;中国科学技术大学计算机科学系 欧阳为民 蔡庆生  出版年:1998
国家自然科学基金;安徽省教委科研基金
提出一种称为FAST的增量式更新技术,以处理因最低支持的改变而引起的广义序贯模式的维护问题.
关键词:概念层次  增量式更新 数据库 数据发掘
国际知识发现与数据发掘工具评述
7
《计算机科学》安徽大学计算中心 欧阳为民 郑诚 张燕  出版年:2001
国家自然科学基金(№69975001);安徽省教委科研基金
数据库中的知识发现是一个正在迅速发展的新兴领域,受到了学术研究界和企事业单位的广泛重视。在过去几年间,知识发现工具主要用于研究环境;而现在,复杂的工具产品正不断出现。在本文中,我们概述常见知识发现任务及其解决方法,并按照...
关键词:数据库 知识发现 数据发掘工具  软件工具  
聚类金字塔树:一种新的高维空间数据索引方法
8
《中国科学技术大学学报》中国科学技术大学计算机科学技术系;安徽大学计算中心 张海勤 欧阳为民 蔡庆生  出版年:2001
国家自然科学基金资助项目 (6 0 0 75 0 15 )
提出了一种新的有效的高维空间数据索引方法———聚类金字塔树 .它先对不均匀分布数据进行聚类处理 ,然后对聚类的结果实施金字塔分割和存储 ,由此建立一种有效的索引结构 .文中给出了聚类金字塔树的几种查询算法 .实验证明 :...
关键词:高维数据空间 不均匀数据分布  聚类金字塔树  范围查询 高维空间索引法  
在大型数据库中多层序贯模式的发现 ( EI收录)
9
《计算机研究与发展》安徽大学计算中心;中国科学技术大学计算机科学系 欧阳为民 蔡庆生  出版年:1998
国家自然科学基金;国家教委博士点基金
在数据库中发现知识KDD是当今国际人工智能和数据库研究的新兴领域,序贯模式是其中的重要研究课题之一.文中将序贯模式的发现从单层(singlelevel)概念扩展到多层(multiplelevel)概念,提出了自顶向下逐层...
关键词:知识发现 序贯模式 概念层次  数据库 人工智能
KDD研究中的若干问题与方法
10
《安徽大学学报(自然科学版)》安徽大学计算中心;安徽大学计算机系 欧阳为民 郑诚  出版年:1999
国家自然科学基金;安徽省教委科研基金
在数据库中发现知识,又称为数据发掘,其目标是从大型数据集中发现先前未知的潜在有用的模式或知识。本文对该领域进行简要综述,并主要从数据库角度讨论若干数据发掘问题与方法。
关键词:知识发现 数据发掘 机器学习  数据库 KDD
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