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

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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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