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多数据库中例外模式挖掘方法研究
  • ISSN号：1001-3695
  • 期刊名称：《计算机应用研究》
  • 时间：0
  • 分类：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]广西工学院计算机工程系,广西柳州545006, [2]悉尼科技大学信息技术学院,悉尼澳大利亚
  • 相关基金：澳大利亚ARC资助项目（DP0559536,DP0667060）;国家自然科学基金重大资助项目（60496327）;国家自然科学基金资助项目（60463003）
作者： 王日凤[1], 唐培和[1], 刘浩[1], 张师超[2]
关键词： 多数据库挖掘, 例外模式, 低选票例外, 兴趣度度量, multi-databases mining, exception pattern, lower voting exception, interestingness measure
中文摘要：

首先比较了现有的两种挖掘方法，提出了一种改进技术。综合考虑例外的局部和全局兴趣度，剔除非真正有趣的局部例外；增加两种客观度量并按模式重要度排序。实验表明该方法不仅可以有效挖掘多数据库中例外模式，而且还大大减少了用户负担。

英文摘要：

The two existing techniques were compared and an approved method was proposed. The redundant patterns were eliminated through evaluating the local and globe interestingness. The exception patterns were ranked being added two interesting measures thus the user＇ s burthen could be reduced. Experiments on real datasets illustrate that the approach is efficient and promising.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编：刘营
  • 地址：成都市成科西路3号
  • 邮编：610041
  • 邮箱：arocmag@163.com
  • 电话：028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-3695
  • 国内统一刊号：ISSN：51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:60049