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一种本体和上下文知识集成化的数据挖掘方法
被引:11
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
陈英
[
1
]
徐罡
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
中国科学院软件研究所软件工程技术研究开发中心
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
徐罡
[
2
]
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
顾国昌
[
1
]
机构
:
[1]
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
[2]
中国科学院软件研究所软件工程技术研究开发中心
来源
:
软件学报
|
2007年
/ 10期
关键词
:
数据挖掘;
本体;
上下文知识;
归纳学习算法;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP182 [专家系统、知识工程];
TP311.13 [];
学科分类号
:
1111 ;
1201 ;
摘要
:
在数据挖掘中使用本体和上下文知识能够将普遍的知识和特定的知识引入数据挖掘的决策因素中,是增进数据挖掘准确性的有效手段,同时也是数据挖掘领域研究的热点和难点之一.针对该问题,首先探讨了本体与上下文知识的集成化表示方法,包括上下文知识分类方法、如何在本体描述方法上扩展上下文知识及上下文知识转化方法.其次,以层次化结构的本体与上下文知识为例,构建了一个依据于本体和上下文知识集成的归纳学习算法并验证了该算法的有效性和准确性.
引用
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页码:2507 / 2515
页数:9
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Induction of decision trees[J] . J. R. Quinlan.Machine Learning . 1986 (1)
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