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多关系数据挖掘方法研究
被引量:
5
1
作者
徐光美
杨炳儒
+1 位作者
张伟
宁淑荣
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2006年第9期8-12,共5页
目前大多数数据挖掘方法是从单关系中发现模式,而多关系数据挖掘(MRDM)则可直接从关系数据库的多表中抽取有效模式。MRDM可以解决原有命题数据挖掘方法不能解决的问题,它不仅有更强的信息表示能力,可以表示和发现更复杂的模式,还可以在...
目前大多数数据挖掘方法是从单关系中发现模式,而多关系数据挖掘(MRDM)则可直接从关系数据库的多表中抽取有效模式。MRDM可以解决原有命题数据挖掘方法不能解决的问题,它不仅有更强的信息表示能力,可以表示和发现更复杂的模式,还可以在挖掘进程中有效地利用背景知识来提高挖掘效率和准确率。近年来,借鉴归纳逻辑程序设计(ILP)技术,已经形成许多多关系数据挖掘方法,如关系关联规则挖掘方法、关系分类聚类方法等。
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关键词
多关系数据挖掘
(
关系数据
挖掘
)
归纳逻辑程序设计
关系
分类回归
关系
关联规则
基于距离的
关系
方法
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职称材料
SCrossMine——一种基于多关系数据挖掘的空间分类方法研究
2
作者
石亚冰
黄予
彭昱忠
《广西师范学院学报(自然科学版)》
2013年第4期61-71,共11页
空间数据分类算法大部分基于单表,将多关系数据挖掘的分类技术用于构建空间数据对象的分类模型,特别是元组ID传播技术使得空间数据对象可以高效表征包括领域属性和空间位置的完整特征,从而使得分类依据更客观。实验表明SCrossMine算法...
空间数据分类算法大部分基于单表,将多关系数据挖掘的分类技术用于构建空间数据对象的分类模型,特别是元组ID传播技术使得空间数据对象可以高效表征包括领域属性和空间位置的完整特征,从而使得分类依据更客观。实验表明SCrossMine算法可以获取较高的分类精度,同时分类结果也能较好不同类别对象的空间分布格局。
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关键词
空间
数据
分类
多关系数据挖掘
多
关系
分类算法
元组ID传播
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职称材料
基于遗传算法的多关系数据挖掘的研究
3
作者
宋旸
朱毅
《电脑知识与技术(过刊)》
2009年第9X期7333-7334,共2页
多关系数据挖掘的研究领域涉及多个学科,它在由多张表构成的关系数据库中进行知识发现。遗传算法是模拟生物的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。该文将遗传算法应用于多关系数据挖掘,组合使用Apriori方法可从多...
多关系数据挖掘的研究领域涉及多个学科,它在由多张表构成的关系数据库中进行知识发现。遗传算法是模拟生物的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。该文将遗传算法应用于多关系数据挖掘,组合使用Apriori方法可从多张表中高效地挖掘出有意义的关联规则。
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关键词
多关系数据挖掘
遗传算法
关联规则
APRIORI
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职称材料
多关系数据挖掘中的多关系决策树研究综述
4
作者
高静
邢永康
+1 位作者
布伟光
张向科
《微处理机》
2009年第5期78-81,85,共5页
随着关系数据库的发展,多关系数据挖掘正在成为数据挖掘的重要分支之一。多关系决策树是其中的一种重要方法。目前多关系决策树已有多种研究方法。针对不同的背景和框架,对其中主要的算法进行分析和比较,指出未来的发展趋势。
关键词
多关系数据挖掘
归纳逻辑程序设计
多
关系
决策树
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职称材料
多关系数据分类方法综述
被引量:
1
5
作者
彭珍
杨炳儒
+2 位作者
李冬艳
侯伟
宁顶利
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第34期35-39,共5页
多关系数据分类是多关系数据挖掘重要任务之一,它能够直接从多关系数据表中发现有效模式,比命题分类方法具有更大优势。根据知识表示形式及相关策略的不同将多关系数据分类分为归纳逻辑程序设计关系分类方法、图的关系分类方法和基于关...
多关系数据分类是多关系数据挖掘重要任务之一,它能够直接从多关系数据表中发现有效模式,比命题分类方法具有更大优势。根据知识表示形式及相关策略的不同将多关系数据分类分为归纳逻辑程序设计关系分类方法、图的关系分类方法和基于关系数据库的关系分类方法。着重论述了它们所采用的具体关系分类技术及其特点,对这些方法进行了对比,最后讨论了它们当前所面临的挑战性问题。
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关键词
多关系数据挖掘
关系
分类
归纳逻辑程序设计
图
选择图
元组标识传播
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职称材料
基于S-CART决策树的多关系空间数据挖掘方法
被引量:
2
6
作者
郑向群
赵政
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第3期749-752,共4页
针对空间数据关系复杂的情况,提出了一种改进的多关系数据挖掘结构分类与回归树(S-CART)算法,该算法首先利用空间关联索引表抽取不同主题图层之间的关系原子命题,然后基于逻辑谓词创建多关系二叉决策树,抽取空间关联规则,同时基于我国...
针对空间数据关系复杂的情况,提出了一种改进的多关系数据挖掘结构分类与回归树(S-CART)算法,该算法首先利用空间关联索引表抽取不同主题图层之间的关系原子命题,然后基于逻辑谓词创建多关系二叉决策树,抽取空间关联规则,同时基于我国湖北大冶部分地区土壤污染数据验证算法的有效性。
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关键词
多关系数据挖掘
结构分类与回归树
决策树
空间关联规则
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职称材料
一种基于用户指导的多关系关联规则挖掘算法
被引量:
1
7
作者
郭景峰
边伟峰
+1 位作者
霍峥
郑丽珍
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2007年第z2期22-26,共5页
提出一种基于用户指导的多关系关联规则挖掘算法,对传统的关联规则挖掘方法进行拓展,借鉴元组ID传播的思想使多表间无需物理连接而能直接进行关联规则挖掘,并引入了用户指导的概念,提高了用户的满意程度及挖掘的效率和精确度.该算法能...
提出一种基于用户指导的多关系关联规则挖掘算法,对传统的关联规则挖掘方法进行拓展,借鉴元组ID传播的思想使多表间无需物理连接而能直接进行关联规则挖掘,并引入了用户指导的概念,提高了用户的满意程度及挖掘的效率和精确度.该算法能够直接支持关系数据库,且运行时间远远小于基于ILP技术的多关系关联规则挖掘算法.
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关键词
多关系数据挖掘
多
关系
关联规则
元组ID传播
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职称材料
一种多关系频繁模式挖掘算法
被引量:
1
8
作者
邓左祥
刘连芳
+1 位作者
梁一平
周小平
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第9期3285-3288,共4页
传统数据挖掘算法在处理多表时,需要物理连接,存在效率不高的问题。为了解决这一问题,提出了一种多关系频繁模式挖掘算法。该算法利用元组ID传播的思想,使多表间无须物理连接,就可以直接挖掘频繁模式。实验表明,此算法具有较高的效率。
关键词
多关系数据挖掘
频繁模式
元组ID传播
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职称材料
一种新型基于用户指导的多关系关联规则挖掘算法
被引量:
2
9
作者
郭景峰
吕庆春
李霞
《微计算机信息》
2009年第24期124-126,共3页
本文提出了一种基于用户指导的多关系关联规则挖掘算法,借鉴有向图的概念动态的选择最优关键表,并利用元组ID传播的思想使多表间无需物理连接而能直接进行关联规则挖掘,同时引入用户指导的概念,提高了用户的满意程度及海量数据挖掘的效...
本文提出了一种基于用户指导的多关系关联规则挖掘算法,借鉴有向图的概念动态的选择最优关键表,并利用元组ID传播的思想使多表间无需物理连接而能直接进行关联规则挖掘,同时引入用户指导的概念,提高了用户的满意程度及海量数据挖掘的效率和精确度.该算法能够直接支持关系数据库,且运行效率远远高于基于ILP技术的多关系关联规则挖掘算法.
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关键词
多关系数据挖掘
多
关系
关联规则
用户指导
有向图
元组ID传播
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职称材料
统计关系学习研究进展
被引量:
10
10
作者
刘大有
于鹏
+2 位作者
高滢
齐红
孙舒杨
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2008年第12期2110-2119,共10页
统计关系学习是人工智能领域的一个新研究热点,它将关系表示、似然性理论和机器学习相结合,能更好地解决现实世界中复杂的关系数据问题,在生物信息学、Web导航、社会网、地理信息系统和自然语言理解等领域有着重要的应用.首先对统计关...
统计关系学习是人工智能领域的一个新研究热点,它将关系表示、似然性理论和机器学习相结合,能更好地解决现实世界中复杂的关系数据问题,在生物信息学、Web导航、社会网、地理信息系统和自然语言理解等领域有着重要的应用.首先对统计关系学习的研究内容以及研究任务进行了介绍和总结,然后根据概率表示和推理机制的不同,对当前的统计关系学习方法进行了分类,并对各类方法进行了详细介绍,最后讨论了当前统计关系学习存在的问题,并指出了今后研究和发展的方向.
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关键词
统计
关系
学习
似然逻辑学习
多关系数据挖掘
统计学习
关系
学习
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职称材料
用平滑方法改进多关系朴素贝叶斯分类
被引量:
9
11
作者
徐光美
刘宏哲
+1 位作者
张敬尊
王金华
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第5期69-72,共4页
为消除朴素贝叶斯分类时的零概率以及过度拟合问题,分析了各种概率平滑方法,给出了基于M估计的多关系朴素贝叶斯分类方法(MRNBC-M)和基于Laplace估计的多关系朴素贝叶斯分类方法(MRNBC-L),分析探讨了M平滑和Laplace平滑方法对多关系分...
为消除朴素贝叶斯分类时的零概率以及过度拟合问题,分析了各种概率平滑方法,给出了基于M估计的多关系朴素贝叶斯分类方法(MRNBC-M)和基于Laplace估计的多关系朴素贝叶斯分类方法(MRNBC-L),分析探讨了M平滑和Laplace平滑方法对多关系分类的影响情况,为进一步优化分类,方法基于扩展互信息标准对数据进行属性过滤。多关系标准数据集上的实验显示,MRNBC-M可以有效改进分类性能。
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关键词
多关系数据挖掘
朴素贝叶斯
参数平滑
互信息
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职称材料
基于特征加权的多关系朴素贝叶斯分类模型
被引量:
12
12
作者
徐光美
刘宏哲
张敬尊
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第10期283-285,共3页
为进一步提高多关系朴素贝叶斯方法的分类准确率,分析了已有的特征加权方法,并在将特征加权方法扩展到多关系的情况下结合元组ID传播方法和面向元组的统计计数方法,建立了基于特征加权的多关系朴素贝叶斯分类模型(MRNBC-W)。标准数据集...
为进一步提高多关系朴素贝叶斯方法的分类准确率,分析了已有的特征加权方法,并在将特征加权方法扩展到多关系的情况下结合元组ID传播方法和面向元组的统计计数方法,建立了基于特征加权的多关系朴素贝叶斯分类模型(MRNBC-W)。标准数据集上的实验结果显示,新方法可以在不增加算法时间复杂度的前提下,有效提高金融数据集的分类准确率。文中也给出了结合扩展互信息标准对属性进行过滤后,加权方法和不加权方法的分类比较。
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关键词
多关系数据挖掘
朴素贝叶斯
分类
互信息
特征加权
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职称材料
一种新的多关系朴素贝叶斯分类器
被引量:
4
13
作者
徐光美
杨炳儒
秦奕青
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2008年第4期655-657,共3页
针对现有多关系朴素贝叶斯分类器中存在的统计偏斜问题,扩展了语义关系图的定义,给出了一种新的统计计数方法,构建了相应得多关系朴素贝叶斯分类公式,形成了一种基于关系数据库技术的新的多关系朴素贝叶斯分类器。为高效进行关系表连接...
针对现有多关系朴素贝叶斯分类器中存在的统计偏斜问题,扩展了语义关系图的定义,给出了一种新的统计计数方法,构建了相应得多关系朴素贝叶斯分类公式,形成了一种基于关系数据库技术的新的多关系朴素贝叶斯分类器。为高效进行关系表连接,采用元组ID传播方法对关系表进行虚拟连接。进一步提高分类准确率,基于互信息标准对属性进行剪枝。实验显示新的分类器具有良好的分类性能。
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关键词
多关系数据挖掘
朴素贝叶斯
语义
关系
图
分类
关系数据
库
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职称材料
多关系频繁模式发现研究
被引量:
3
14
作者
张伟
杨炳儒
钱榕
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007年第7期158-164,共7页
频繁模式发现是数据挖掘的重要任务之一。现实数据通常存储于由多个关系组成的关系数据库中。传统的频繁模式发现方法只能直接完成单一关系中的模式发现,如果要完成多关系数据的挖掘,会产生操作复杂性和信息丢失等问题。多关系数据挖掘...
频繁模式发现是数据挖掘的重要任务之一。现实数据通常存储于由多个关系组成的关系数据库中。传统的频繁模式发现方法只能直接完成单一关系中的模式发现,如果要完成多关系数据的挖掘,会产生操作复杂性和信息丢失等问题。多关系数据挖掘是当前数据挖掘研究中快速发展的重要领域之一。多关系频繁模式发现方法能够直接从复杂结构化数据中发现涉及多个关系的复杂频繁模式,避免了传统方法的局限。本文首先归纳多关系频繁模式发现方法的发生历史背景,其次分析总结多关系频繁模式发现方法,最后提出了多关系频繁模式发现将来发展需重点解决的问题和面临的挑战。
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关键词
多关系数据挖掘
频繁模式发现
归纳逻辑程序设计
选择图
基于图的
数据
挖掘
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职称材料
多关系关联规则算法综述
被引量:
3
15
作者
侯伟
杨炳儒
宋威
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第23期1-5,共5页
多关系数据挖掘是借鉴ILP技术,并结合机器学习方法所提出的数据挖掘新课题。多关系关联规则是多关系方法在概念描述任务中最具代表性的研究方向之一,此类方法在发挥多关系方法的模式表达能力与利用背景知识能力的同时,借鉴成熟的关联规...
多关系数据挖掘是借鉴ILP技术,并结合机器学习方法所提出的数据挖掘新课题。多关系关联规则是多关系方法在概念描述任务中最具代表性的研究方向之一,此类方法在发挥多关系方法的模式表达能力与利用背景知识能力的同时,借鉴成熟的关联规则方法的思想与优化策略,取得了较高的性能与表达复杂模式的能力,同时在面向复杂结构数据的应用中获得了较好的效果。在简述多关系方法的基础上,通过分析与比较目前具有代表性的多关系关联规则算法,总结了各算法的优势与不足,并指出了该领域目前的主要热点问题。
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关键词
归纳逻辑程序设计
多关系数据挖掘
多
关系
关联规则
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职称材料
多关系决策树学习算法的研究与改进
被引量:
1
16
作者
谢志强
于旭
+1 位作者
杨静
刘若铎
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第8期50-52,共3页
通过对多关系决策树学习算法MRDTL-2进行研究与分析,针对其运行效率较低和不能有效处理丢失属性值的问题,提出一种改进的多关系数据挖掘(IMRDTL)算法。在IMRDTL算法中,利用元组ID传播技术来进一步提高MRDTL-2算法的运行效率,同时使用广...
通过对多关系决策树学习算法MRDTL-2进行研究与分析,针对其运行效率较低和不能有效处理丢失属性值的问题,提出一种改进的多关系数据挖掘(IMRDTL)算法。在IMRDTL算法中,利用元组ID传播技术来进一步提高MRDTL-2算法的运行效率,同时使用广义朴素贝叶斯分类器来填补丢失的属性值,以进一步提高算法的准确率。
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关键词
多关系数据挖掘
决策树
元组ID传播
广义朴素贝叶斯
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职称材料
面向语义的精简化多关系频繁模式发现方法
被引量:
1
17
作者
杨炳儒
张伟
钱榕
《中国工程科学》
2008年第9期47-53,共7页
多关系频繁模式发现能够直接从复杂结构化数据中发现涉及多个关系的复杂频繁模式,避免了传统方法的局限。有别于主流基于归纳逻辑程序设计技术的方法,提出了基于合取查询包含关系的面向语义的精简化多关系频繁模式发现方法,具有理论与...
多关系频繁模式发现能够直接从复杂结构化数据中发现涉及多个关系的复杂频繁模式,避免了传统方法的局限。有别于主流基于归纳逻辑程序设计技术的方法,提出了基于合取查询包含关系的面向语义的精简化多关系频繁模式发现方法,具有理论与技术基础的新颖性,解决了两种语义冗余问题。实验表明,该方法在可理解性、功能、效率以及可扩展性方面具有优势。
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关键词
多关系数据挖掘
频繁模式发现
合取查询
精简化模式
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职称材料
一种有效的多关系聚类算法
被引量:
1
18
作者
邓左祥
李春贵
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2016年第4期133-137,共5页
研究多关系数据挖掘的聚类问题,提出一种有效的多关系聚类算法EMC.EMC算法的目标是提高聚类的准确率,并且降低运行时间.EMC算法首先利用元组ID传播的思想,计算两个对象之间的相似度,接着利用K中心点聚类算法,将对象划分成簇.实验表明,EM...
研究多关系数据挖掘的聚类问题,提出一种有效的多关系聚类算法EMC.EMC算法的目标是提高聚类的准确率,并且降低运行时间.EMC算法首先利用元组ID传播的思想,计算两个对象之间的相似度,接着利用K中心点聚类算法,将对象划分成簇.实验表明,EMC算法显著降低运行时间,并且提高聚类的准确率.
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关键词
多关系数据挖掘
聚类
元组ID传播
相似度
K中心点聚类算法
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职称材料
一种无背景知识的多关系频繁模式发现算法研究
被引量:
1
19
作者
胡健
张水平
《江西理工大学学报》
CAS
2008年第4期5-9,共5页
在无背景知识的面向数据的频繁模式发现研究中按照关系数据库概念重新定义了面向数据的多关系频繁模式发现任务和搜索空间.同时,使用了一个优化的精化算子构建搜索空间,这一精化算子一方面有效地利用了关系数据库隐含的数据模式特征,从...
在无背景知识的面向数据的频繁模式发现研究中按照关系数据库概念重新定义了面向数据的多关系频繁模式发现任务和搜索空间.同时,使用了一个优化的精化算子构建搜索空间,这一精化算子一方面有效地利用了关系数据库隐含的数据模式特征,从而能够自然地构建有趣形态的模式,另一方面能够在不过度限制搜索空间的情况下避免等价模式的产生.建立了一个候选模式评估共享计算策略,从而降低了方法评估阶段的时间复杂性.实验表明,所提出的MRFP-DA算法整体上具有良好的效率和可扩展性.
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关键词
多关系数据挖掘
频繁模式发现
优化精化算子
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职称材料
一种基于滑动窗口的多关系模式频度更新算法
20
作者
侯伟
杨炳儒
+1 位作者
吴晨生
周谆
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2009年第3期671-676,共6页
面向多个相关数据流的挖掘算法研究尚处于起步阶段。作为多数据流挖掘算法的基础,模式频度更新算法仍然存在计数不准确、性能较低等问题,难以以此构造有效的挖掘算法。通过引入多关系挖掘概念以及目标关系定义,进而限定计数对象,提出了...
面向多个相关数据流的挖掘算法研究尚处于起步阶段。作为多数据流挖掘算法的基础,模式频度更新算法仍然存在计数不准确、性能较低等问题,难以以此构造有效的挖掘算法。通过引入多关系挖掘概念以及目标关系定义,进而限定计数对象,提出了一种基于滑动窗口的多关系模式频度更新算法MRPFU。该算法监视各数据流窗口的更新情况,采用计数传播策略,减少了时间与空间复杂度。理论分析及实验结果证明了所提算法的有效性且具有较高性能。
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关键词
数据
挖掘
数据
流
滑动窗口
多关系数据挖掘
频度更新
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职称材料
题名
多关系数据挖掘方法研究
被引量:
5
1
作者
徐光美
杨炳儒
张伟
宁淑荣
机构
北京科技大学信息工程学院知识工程研究所
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2006年第9期8-12,共5页
基金
国家科技成果重点推广计划项目(2003EC000001)
文摘
目前大多数数据挖掘方法是从单关系中发现模式,而多关系数据挖掘(MRDM)则可直接从关系数据库的多表中抽取有效模式。MRDM可以解决原有命题数据挖掘方法不能解决的问题,它不仅有更强的信息表示能力,可以表示和发现更复杂的模式,还可以在挖掘进程中有效地利用背景知识来提高挖掘效率和准确率。近年来,借鉴归纳逻辑程序设计(ILP)技术,已经形成许多多关系数据挖掘方法,如关系关联规则挖掘方法、关系分类聚类方法等。
关键词
多关系数据挖掘
(
关系数据
挖掘
)
归纳逻辑程序设计
关系
分类回归
关系
关联规则
基于距离的
关系
方法
Keywords
Multi-Relational Data Mining(MRDM) ( Relational Data Mining, RDM)
Inductive Logic Programming (ILP)
Relational Classification and Regression
Relational Association Rules
Relational Distance-based Methods
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
SCrossMine——一种基于多关系数据挖掘的空间分类方法研究
2
作者
石亚冰
黄予
彭昱忠
机构
广西师范学院计算机与信息工程学院
出处
《广西师范学院学报(自然科学版)》
2013年第4期61-71,共11页
文摘
空间数据分类算法大部分基于单表,将多关系数据挖掘的分类技术用于构建空间数据对象的分类模型,特别是元组ID传播技术使得空间数据对象可以高效表征包括领域属性和空间位置的完整特征,从而使得分类依据更客观。实验表明SCrossMine算法可以获取较高的分类精度,同时分类结果也能较好不同类别对象的空间分布格局。
关键词
空间
数据
分类
多关系数据挖掘
多
关系
分类算法
元组ID传播
Keywords
spatial data classification
multi-relational data mining
multi-relational classification algorithm
tuple ID propagation
分类号
TP311.11 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
基于遗传算法的多关系数据挖掘的研究
3
作者
宋旸
朱毅
机构
淮南师范学院计算机与信息工程系
出处
《电脑知识与技术(过刊)》
2009年第9X期7333-7334,共2页
文摘
多关系数据挖掘的研究领域涉及多个学科,它在由多张表构成的关系数据库中进行知识发现。遗传算法是模拟生物的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。该文将遗传算法应用于多关系数据挖掘,组合使用Apriori方法可从多张表中高效地挖掘出有意义的关联规则。
关键词
多关系数据挖掘
遗传算法
关联规则
APRIORI
Keywords
multi-relational data mining
genetic algorithm
association rule
Apriori
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
多关系数据挖掘中的多关系决策树研究综述
4
作者
高静
邢永康
布伟光
张向科
机构
重庆大学计算机学院
重庆市电力公司超高压局
出处
《微处理机》
2009年第5期78-81,85,共5页
文摘
随着关系数据库的发展,多关系数据挖掘正在成为数据挖掘的重要分支之一。多关系决策树是其中的一种重要方法。目前多关系决策树已有多种研究方法。针对不同的背景和框架,对其中主要的算法进行分析和比较,指出未来的发展趋势。
关键词
多关系数据挖掘
归纳逻辑程序设计
多
关系
决策树
Keywords
MRDM
ILP
Multi-relational decision trees
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
多关系数据分类方法综述
被引量:
1
5
作者
彭珍
杨炳儒
李冬艳
侯伟
宁顶利
机构
北京科技大学信息工程学院知识工程研究所
华北科技学院计算机系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第34期35-39,共5页
基金
国家自然科学基金No.60675030~~
文摘
多关系数据分类是多关系数据挖掘重要任务之一,它能够直接从多关系数据表中发现有效模式,比命题分类方法具有更大优势。根据知识表示形式及相关策略的不同将多关系数据分类分为归纳逻辑程序设计关系分类方法、图的关系分类方法和基于关系数据库的关系分类方法。着重论述了它们所采用的具体关系分类技术及其特点,对这些方法进行了对比,最后讨论了它们当前所面临的挑战性问题。
关键词
多关系数据挖掘
关系
分类
归纳逻辑程序设计
图
选择图
元组标识传播
Keywords
Multi-Relational Data Mining ( MRDM )
relational classification
Inductive Logic Programming (ILP)
graph
selection graph
tuple ID propagation
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
基于S-CART决策树的多关系空间数据挖掘方法
被引量:
2
6
作者
郑向群
赵政
机构
天津大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第3期749-752,共4页
基金
“十一五”国家科技支撑计划项目(2006BAJ10B01)
文摘
针对空间数据关系复杂的情况,提出了一种改进的多关系数据挖掘结构分类与回归树(S-CART)算法,该算法首先利用空间关联索引表抽取不同主题图层之间的关系原子命题,然后基于逻辑谓词创建多关系二叉决策树,抽取空间关联规则,同时基于我国湖北大冶部分地区土壤污染数据验证算法的有效性。
关键词
多关系数据挖掘
结构分类与回归树
决策树
空间关联规则
Keywords
multi-relational data mining
S-CART
decision tree
spatial association rule
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
一种基于用户指导的多关系关联规则挖掘算法
被引量:
1
7
作者
郭景峰
边伟峰
霍峥
郑丽珍
机构
燕山大学信息科学与工程学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2007年第z2期22-26,共5页
基金
国家自然科学基金项目(60673136)
文摘
提出一种基于用户指导的多关系关联规则挖掘算法,对传统的关联规则挖掘方法进行拓展,借鉴元组ID传播的思想使多表间无需物理连接而能直接进行关联规则挖掘,并引入了用户指导的概念,提高了用户的满意程度及挖掘的效率和精确度.该算法能够直接支持关系数据库,且运行时间远远小于基于ILP技术的多关系关联规则挖掘算法.
关键词
多关系数据挖掘
多
关系
关联规则
元组ID传播
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
一种多关系频繁模式挖掘算法
被引量:
1
8
作者
邓左祥
刘连芳
梁一平
周小平
机构
广西大学计算机与电子信息学院
南宁市平方软件新技术有限责任公司
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第9期3285-3288,共4页
基金
广西研究生教育创新计划资助项目(2008105930812M101)
文摘
传统数据挖掘算法在处理多表时,需要物理连接,存在效率不高的问题。为了解决这一问题,提出了一种多关系频繁模式挖掘算法。该算法利用元组ID传播的思想,使多表间无须物理连接,就可以直接挖掘频繁模式。实验表明,此算法具有较高的效率。
关键词
多关系数据挖掘
频繁模式
元组ID传播
Keywords
multi-relational data mining
frequent pattern
tuple ID propagation
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
一种新型基于用户指导的多关系关联规则挖掘算法
被引量:
2
9
作者
郭景峰
吕庆春
李霞
机构
燕山大学信息科学与工程学院
出处
《微计算机信息》
2009年第24期124-126,共3页
基金
基金申请人:郭景峰
项目名称:关系数据挖掘理论研究
基金颁发部门:国家自然科学基金委(60673136)
文摘
本文提出了一种基于用户指导的多关系关联规则挖掘算法,借鉴有向图的概念动态的选择最优关键表,并利用元组ID传播的思想使多表间无需物理连接而能直接进行关联规则挖掘,同时引入用户指导的概念,提高了用户的满意程度及海量数据挖掘的效率和精确度.该算法能够直接支持关系数据库,且运行效率远远高于基于ILP技术的多关系关联规则挖掘算法.
关键词
多关系数据挖掘
多
关系
关联规则
用户指导
有向图
元组ID传播
Keywords
multi-relational data mining
multi--relational association rule
user's guidance
Oriented graphic
tuple ID propagation
分类号
TP [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
统计关系学习研究进展
被引量:
10
10
作者
刘大有
于鹏
高滢
齐红
孙舒杨
机构
吉林大学计算机科学与技术学院
吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2008年第12期2110-2119,共10页
基金
国家自然科学基金重大项目(60496321)
国家自然科学基金项目(60573073
+8 种基金
60503016
60603030
60773099
60703022)
国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2006AA10Z245
2006AA10A309)
吉林省科技发展计划重点项目(20060213)
吉林省科技发展计划基金项目(20030523)
欧盟项目TH/Asia Link/010(111084)~~
文摘
统计关系学习是人工智能领域的一个新研究热点,它将关系表示、似然性理论和机器学习相结合,能更好地解决现实世界中复杂的关系数据问题,在生物信息学、Web导航、社会网、地理信息系统和自然语言理解等领域有着重要的应用.首先对统计关系学习的研究内容以及研究任务进行了介绍和总结,然后根据概率表示和推理机制的不同,对当前的统计关系学习方法进行了分类,并对各类方法进行了详细介绍,最后讨论了当前统计关系学习存在的问题,并指出了今后研究和发展的方向.
关键词
统计
关系
学习
似然逻辑学习
多关系数据挖掘
统计学习
关系
学习
Keywords
statistical relational learning
probabilistic logic learning
multi-relational data mining
statistical learning
relational learning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
用平滑方法改进多关系朴素贝叶斯分类
被引量:
9
11
作者
徐光美
刘宏哲
张敬尊
王金华
机构
北京联合大学信息学院
北京联合大学信息服务工程重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第5期69-72,共4页
基金
国家自然科学基金(No.61372148
No.61202245)
+2 种基金
北京市"长城学者"计划项目(No.CIT&TCD20130320)
北京市优秀人才培养项目(No.2010D005022000011)
北京联合大学自然科学项目(No.zk20201403)
文摘
为消除朴素贝叶斯分类时的零概率以及过度拟合问题,分析了各种概率平滑方法,给出了基于M估计的多关系朴素贝叶斯分类方法(MRNBC-M)和基于Laplace估计的多关系朴素贝叶斯分类方法(MRNBC-L),分析探讨了M平滑和Laplace平滑方法对多关系分类的影响情况,为进一步优化分类,方法基于扩展互信息标准对数据进行属性过滤。多关系标准数据集上的实验显示,MRNBC-M可以有效改进分类性能。
关键词
多关系数据挖掘
朴素贝叶斯
参数平滑
互信息
Keywords
Multi-Relational Data Mining(MRDM)
Naive Bayes
smoothing methods
mutual information
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于特征加权的多关系朴素贝叶斯分类模型
被引量:
12
12
作者
徐光美
刘宏哲
张敬尊
机构
北京联合大学信息服务工程重点实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第10期283-285,共3页
基金
国家自然科学基金(61372148)
北京市"长城学者"计划项目(CIT&TCD20130320)
+1 种基金
北京市优秀人才培养(2010D005022000011)
北京联合大学校级科研项目(zk201017x)资助
文摘
为进一步提高多关系朴素贝叶斯方法的分类准确率,分析了已有的特征加权方法,并在将特征加权方法扩展到多关系的情况下结合元组ID传播方法和面向元组的统计计数方法,建立了基于特征加权的多关系朴素贝叶斯分类模型(MRNBC-W)。标准数据集上的实验结果显示,新方法可以在不增加算法时间复杂度的前提下,有效提高金融数据集的分类准确率。文中也给出了结合扩展互信息标准对属性进行过滤后,加权方法和不加权方法的分类比较。
关键词
多关系数据挖掘
朴素贝叶斯
分类
互信息
特征加权
Keywords
Multi-relational data mining (MRDM), Naive Bayes, Classification, Mutual information, Feature weighting
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一种新的多关系朴素贝叶斯分类器
被引量:
4
13
作者
徐光美
杨炳儒
秦奕青
机构
北京科技大学信息工程学院知识工程研究所
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2008年第4期655-657,共3页
基金
国家自然科学基金资助课题(60675030)
文摘
针对现有多关系朴素贝叶斯分类器中存在的统计偏斜问题,扩展了语义关系图的定义,给出了一种新的统计计数方法,构建了相应得多关系朴素贝叶斯分类公式,形成了一种基于关系数据库技术的新的多关系朴素贝叶斯分类器。为高效进行关系表连接,采用元组ID传播方法对关系表进行虚拟连接。进一步提高分类准确率,基于互信息标准对属性进行剪枝。实验显示新的分类器具有良好的分类性能。
关键词
多关系数据挖掘
朴素贝叶斯
语义
关系
图
分类
关系数据
库
Keywords
multi-relational data mining(MRDM)
naive Bayes
semantic relationship graph(SRG)
classi- fication
relational database
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
多关系频繁模式发现研究
被引量:
3
14
作者
张伟
杨炳儒
钱榕
机构
北京科技大学信息工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007年第7期158-164,共7页
基金
<国家科技成果重点推广计划>项目(2003EC000001)资助
文摘
频繁模式发现是数据挖掘的重要任务之一。现实数据通常存储于由多个关系组成的关系数据库中。传统的频繁模式发现方法只能直接完成单一关系中的模式发现,如果要完成多关系数据的挖掘,会产生操作复杂性和信息丢失等问题。多关系数据挖掘是当前数据挖掘研究中快速发展的重要领域之一。多关系频繁模式发现方法能够直接从复杂结构化数据中发现涉及多个关系的复杂频繁模式,避免了传统方法的局限。本文首先归纳多关系频繁模式发现方法的发生历史背景,其次分析总结多关系频繁模式发现方法,最后提出了多关系频繁模式发现将来发展需重点解决的问题和面临的挑战。
关键词
多关系数据挖掘
频繁模式发现
归纳逻辑程序设计
选择图
基于图的
数据
挖掘
Keywords
Multi-relational data mining, Multi-relational frequent pattern discovery, Inductive logic programming, Selection graph, Graph-based data mining
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
多关系关联规则算法综述
被引量:
3
15
作者
侯伟
杨炳儒
宋威
机构
北京科技大学信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第23期1-5,共5页
基金
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60675030)
文摘
多关系数据挖掘是借鉴ILP技术,并结合机器学习方法所提出的数据挖掘新课题。多关系关联规则是多关系方法在概念描述任务中最具代表性的研究方向之一,此类方法在发挥多关系方法的模式表达能力与利用背景知识能力的同时,借鉴成熟的关联规则方法的思想与优化策略,取得了较高的性能与表达复杂模式的能力,同时在面向复杂结构数据的应用中获得了较好的效果。在简述多关系方法的基础上,通过分析与比较目前具有代表性的多关系关联规则算法,总结了各算法的优势与不足,并指出了该领域目前的主要热点问题。
关键词
归纳逻辑程序设计
多关系数据挖掘
多
关系
关联规则
Keywords
Inductive Logic Programming(ILP)
Multi-Relational Data Mining(MRDM)
Multi-Relational Association Rules(MRAR)
分类号
TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
多关系决策树学习算法的研究与改进
被引量:
1
16
作者
谢志强
于旭
杨静
刘若铎
机构
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第8期50-52,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60673131,60873019)
黑龙江省自然科学基金资助项目(F200608)
+1 种基金
黑龙江省海外学人重大科研基金资助项目(1152hq08)
哈尔滨理工大学创新基金资助项目
文摘
通过对多关系决策树学习算法MRDTL-2进行研究与分析,针对其运行效率较低和不能有效处理丢失属性值的问题,提出一种改进的多关系数据挖掘(IMRDTL)算法。在IMRDTL算法中,利用元组ID传播技术来进一步提高MRDTL-2算法的运行效率,同时使用广义朴素贝叶斯分类器来填补丢失的属性值,以进一步提高算法的准确率。
关键词
多关系数据挖掘
决策树
元组ID传播
广义朴素贝叶斯
Keywords
Multi-Relational Data Mining(MRDM)
decision tree
tuple ID propagation
generalized naive Bayes
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
面向语义的精简化多关系频繁模式发现方法
被引量:
1
17
作者
杨炳儒
张伟
钱榕
机构
北京科技大学信息工程学院
出处
《中国工程科学》
2008年第9期47-53,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(60675030)
国家科技成果重点推广计划资助项目(2003EC000001)
文摘
多关系频繁模式发现能够直接从复杂结构化数据中发现涉及多个关系的复杂频繁模式,避免了传统方法的局限。有别于主流基于归纳逻辑程序设计技术的方法,提出了基于合取查询包含关系的面向语义的精简化多关系频繁模式发现方法,具有理论与技术基础的新颖性,解决了两种语义冗余问题。实验表明,该方法在可理解性、功能、效率以及可扩展性方面具有优势。
关键词
多关系数据挖掘
频繁模式发现
合取查询
精简化模式
Keywords
multi-relational data mining
frequent pattern discovery
conjunctive query
condensed pattern
分类号
TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一种有效的多关系聚类算法
被引量:
1
18
作者
邓左祥
李春贵
机构
广西科技大学计算机科学与通信工程学院
上海交通大学电子信息与电气工程学院
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2016年第4期133-137,共5页
基金
国家自然科学基金(61462008
61472254
61420106010)
文摘
研究多关系数据挖掘的聚类问题,提出一种有效的多关系聚类算法EMC.EMC算法的目标是提高聚类的准确率,并且降低运行时间.EMC算法首先利用元组ID传播的思想,计算两个对象之间的相似度,接着利用K中心点聚类算法,将对象划分成簇.实验表明,EMC算法显著降低运行时间,并且提高聚类的准确率.
关键词
多关系数据挖掘
聚类
元组ID传播
相似度
K中心点聚类算法
Keywords
multi-relational data mining
clustering
tuple ID propagation
similarity
K-medoids clustering algo- rithm
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
一种无背景知识的多关系频繁模式发现算法研究
被引量:
1
19
作者
胡健
张水平
机构
江西理工大学信息工程学院
出处
《江西理工大学学报》
CAS
2008年第4期5-9,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60675030)
文摘
在无背景知识的面向数据的频繁模式发现研究中按照关系数据库概念重新定义了面向数据的多关系频繁模式发现任务和搜索空间.同时,使用了一个优化的精化算子构建搜索空间,这一精化算子一方面有效地利用了关系数据库隐含的数据模式特征,从而能够自然地构建有趣形态的模式,另一方面能够在不过度限制搜索空间的情况下避免等价模式的产生.建立了一个候选模式评估共享计算策略,从而降低了方法评估阶段的时间复杂性.实验表明,所提出的MRFP-DA算法整体上具有良好的效率和可扩展性.
关键词
多关系数据挖掘
频繁模式发现
优化精化算子
Keywords
multi-relational data mining
frequent pattern discovery
optimal refinement operator
分类号
TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一种基于滑动窗口的多关系模式频度更新算法
20
作者
侯伟
杨炳儒
吴晨生
周谆
机构
北京科技大学信息工程学院
北京市科学技术情报研究所
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2009年第3期671-676,共6页
基金
国家自然科学基金资助课题(60675030)
文摘
面向多个相关数据流的挖掘算法研究尚处于起步阶段。作为多数据流挖掘算法的基础,模式频度更新算法仍然存在计数不准确、性能较低等问题,难以以此构造有效的挖掘算法。通过引入多关系挖掘概念以及目标关系定义,进而限定计数对象,提出了一种基于滑动窗口的多关系模式频度更新算法MRPFU。该算法监视各数据流窗口的更新情况,采用计数传播策略,减少了时间与空间复杂度。理论分析及实验结果证明了所提算法的有效性且具有较高性能。
关键词
数据
挖掘
数据
流
滑动窗口
多关系数据挖掘
频度更新
Keywords
data mining
data stream
sliding window
multi-relational data mining
frequency update
分类号
TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多关系数据挖掘方法研究
徐光美
杨炳儒
张伟
宁淑荣
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2006
5
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职称材料
2
SCrossMine——一种基于多关系数据挖掘的空间分类方法研究
石亚冰
黄予
彭昱忠
《广西师范学院学报(自然科学版)》
2013
0
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职称材料
3
基于遗传算法的多关系数据挖掘的研究
宋旸
朱毅
《电脑知识与技术(过刊)》
2009
0
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职称材料
4
多关系数据挖掘中的多关系决策树研究综述
高静
邢永康
布伟光
张向科
《微处理机》
2009
0
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职称材料
5
多关系数据分类方法综述
彭珍
杨炳儒
李冬艳
侯伟
宁顶利
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008
1
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职称材料
6
基于S-CART决策树的多关系空间数据挖掘方法
郑向群
赵政
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008
2
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职称材料
7
一种基于用户指导的多关系关联规则挖掘算法
郭景峰
边伟峰
霍峥
郑丽珍
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2007
1
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职称材料
8
一种多关系频繁模式挖掘算法
邓左祥
刘连芳
梁一平
周小平
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009
1
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职称材料
9
一种新型基于用户指导的多关系关联规则挖掘算法
郭景峰
吕庆春
李霞
《微计算机信息》
2009
2
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职称材料
10
统计关系学习研究进展
刘大有
于鹏
高滢
齐红
孙舒杨
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2008
10
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职称材料
11
用平滑方法改进多关系朴素贝叶斯分类
徐光美
刘宏哲
张敬尊
王金华
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017
9
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职称材料
12
基于特征加权的多关系朴素贝叶斯分类模型
徐光美
刘宏哲
张敬尊
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014
12
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职称材料
13
一种新的多关系朴素贝叶斯分类器
徐光美
杨炳儒
秦奕青
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2008
4
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职称材料
14
多关系频繁模式发现研究
张伟
杨炳儒
钱榕
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007
3
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职称材料
15
多关系关联规则算法综述
侯伟
杨炳儒
宋威
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007
3
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职称材料
16
多关系决策树学习算法的研究与改进
谢志强
于旭
杨静
刘若铎
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009
1
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职称材料
17
面向语义的精简化多关系频繁模式发现方法
杨炳儒
张伟
钱榕
《中国工程科学》
2008
1
下载PDF
职称材料
18
一种有效的多关系聚类算法
邓左祥
李春贵
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2016
1
下载PDF
职称材料
19
一种无背景知识的多关系频繁模式发现算法研究
胡健
张水平
《江西理工大学学报》
CAS
2008
1
下载PDF
职称材料
20
一种基于滑动窗口的多关系模式频度更新算法
侯伟
杨炳儒
吴晨生
周谆
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2009
0
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职称材料
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