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基于数据挖掘的用户输入自动化模型分析与设计

Analysis and Design of User Input Automation Model Based on Data Mining
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摘要 用户输入自动化技术可以帮助用户完成输入任务,文章提出了基于数据挖掘的用户输入自动化模型,该模型可以发现隐含兴趣的用户输入模式,并且利用这些输入模式预测用户的输入值。基于数据挖掘的用户输入自动化模型主要包括模式挖掘器和预测分类器2个主要部件。模式挖掘器挖掘隐含兴趣的用户输入模式,预测分类器根据实例特征预测用户输入值。该模型实时性好,适应性强,应用价值高。 User's input automation technology can help user to complete the input task.User input automation model based on data mining is proposed.The model can discover user input pattern which has implicit interest and take advantage of them to make input prediction.User input automation model based on data mining includes two main parts:pattern miner and predict classifier.The pattern miner tries to discover user input pattern which has implicit interest.The predict classifier tries to make a prediction in according to current instance's context features.The model is real time,strong adaptability and high value.
作者 司明 陶涛
出处 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2011年第3期214-217,共4页 Coal Technology
基金 国家自然科学基金项目(50875203)
关键词 用户输入自动化模型 隐含兴趣 用户输入模式 user input automation model implicit interest user input pattern
  • 相关文献

参考文献3

  • 1R.AGRAWAL,T.IMIELINSKI, AND A.SWAMI.Mining ass~iation rules between sets of items in large databases [C].Proceedings of the ACM SIGMOD Conference on Management of data, 1993.
  • 2K.KOPERSKI, J.HAN.Discovery of spatial association rules in geographic information databases [C].in: Proc.of International Symposium on Advance in Spatial Databases, SSD, LNCS, vol.951, Springer Verlag, 1995.
  • 3RAKESH AGRAWAL,TOMASZ IMIELINSKI,ARUN SWAMI: Mining Asscoiation Rules between Sets of Items in Large Databases [J]. IBM Ahnaden Research Center 650 Harry Road,San Jose, CA95120.

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