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现代信息数据的挖掘与发展 被引量:2

Knowledge Discovery in Modern Information Data and its Advance
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摘要 数据挖掘作为一项从海量数据中提取知识的新技术引起学术界和产业界的极大重视。笔者概括了数据挖掘的几种常见模式,如依赖模式、层次模式、序列模式等,并对这几种数据挖掘模式的特点进行了比较;阐述了从数据中提取知识的几种挖掘算法,如决策树、神经网络方法、遗传算法等;展望了数据挖掘模式和挖掘算法的发展趋势。 Data Mining which discovers knowledge from massive data sets has been recognized by researchers and the industries.In this paper,several data mining patterns such as association pattern,arrangement pattern and serial pattern are generalized and the characteristics of these data mining patterns are compared.Further,several data mining algorithms such as decision trees,nerve network,genetic algorithm are introduced.Finally,a prospective of data mining pattern and data mining algorithm are proposed.
出处 《南京林业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2003年第3期79-83,共5页 Journal of Nanjing Forestry University:Natural Sciences Edition
基金 江苏省"九五"重点攻关课题(BJ98017-1) 江苏省"十五"高科技项目(BJ2001013)
关键词 现代信息数据 数据挖掘 层次模式 序列模式 神经网络 遗传算法 Data mining Pattern Overview Algorithm Tendency
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