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面向数据挖掘的关系型领域知识融合方法研究

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面向数据挖掘的关系型领域知识融合方法研究
论文目录
 
致谢第1-10页
摘要第10-12页
ABSTRACT第12-18页
第一章 绪论第18-22页
  1.1 研究背景及意义第18-19页
  1.2 本文的研究问题及主要内容第19-20页
  1.3 本文的组织结构第20-22页
第二章 领域知识综述第22-29页
  2.1 领域知识的定义第22-23页
  2.2 领域知识在数据挖掘中的作用第23页
  2.3 领域知识的国内外研究现状第23-28页
  2.4 小结第28-29页
第三章 关系型领域知识模型第29-36页
  3.1 关系型领域知识模型(DKMRM)第29-34页
    3.1.1 单一关系型领域知识的表示模型研究第30-32页
    3.1.2 复杂关系型领域知识模型研究第32-34页
  3.2 基于DKMRM模型的变换讨论第34-35页
  3.3 小结第35-36页
第四章 面向分类的关系型领域知识融合方法的框架和关键问题第36-52页
  4.1 多关系数据挖掘第36-41页
    4.1.1 多关系的数据挖掘研究现状第37-40页
    4.1.2 存在的问题第40-41页
  4.2 面向分类的领域知识融合方法框架及关键问题第41-51页
    4.2.1 面向分类的领域知识融合方法框架第41-42页
    4.2.2 元组ID传递第42-47页
    4.2.3 传递类标签第47-48页
    4.2.4 搜索关系的路径第48-50页
    4.2.5 领域知识(属性/表)选择第50-51页
    4.2.6 搜索关系的终止条件第51页
  4.3 小结第51-52页
第五章 面向分类的关系型领域知识融合算法第52-68页
  5.1 基于属性选择的CC-DKMR算法第52-53页
  5.2 CC-DKMR实验结果与分析第53-58页
    5.2.1 性质属性分析实验第54-55页
    5.2.2 阈值设定第55-56页
    5.2.3 分类性能比较第56-58页
  5.3 基于表选择的CS-DKMR算法第58-62页
    5.3.1 CS-DKMR算法描述第58-59页
    5.3.2 基于最大信息增益率的多关系表的优化剪枝第59-60页
    5.3.3 基于贡献度的关系表的选择第60-61页
    5.3.4 多关系朴素贝叶斯分类第61-62页
  5.4 CS-DKMR实验结果与分析第62-65页
    5.4.1 数据离散化对比第62-63页
    5.4.2 阈值设定第63-64页
    5.4.3 数据规模对比第64页
    5.4.4 分类性能比较第64-65页
  5.5 CC-DKMR与CS-DKMR的算法比较第65页
  5.6 小结第65-68页
第六章 数据挖掘评测阶段的领域知识融合及应用第68-90页
  6.1 数据挖掘评测阶段研究现状与分析第68-70页
  6.2 蜕变测试的基本概念第70-72页
    6.2.1 蜕变测试基本概念和原理第70-71页
    6.2.2 蜕变测试过程第71-72页
    6.2.3 蜕变测试结果的理论分析第72页
  6.3 基于蜕变关系的领域知识融合方法第72-79页
    6.3.1 方法描述第72页
    6.3.2 领域知识导入—构造蜕变关系第72-78页
    6.3.3 面向数据挖掘的蜕变测试结果初步说明第78-79页
  6.4 实验结果及分析第79-89页
    6.4.1 评测平台Weka第79页
    6.4.2 实验数据准备第79-80页
    6.4.3 实验结果及分析第80-89页
    6.4.4 方法普适性初步分析第89页
  6.5 小结第89-90页
第七章 结束语第90-92页
  7.1 主要研究工作第90页
  7.2 下一步工作第90-92页
参考文献第92-102页
攻读博士学位期间的学术活动及成果情况第102-104页

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