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《哈尔滨工程大学》 2003年
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基于元知识的数据挖掘系统研究

许兆新  
【摘要】: 从大量数据中抽取出有价值的信息和运行规律的数据挖掘技术在数据库技术发展了30余年的今天,无论是对商业经营还是工企决策,都有极其重要的经济价值和理论意义,但此新兴领域还有许多尚待解决的问题,还处于创新者提出概念研究者去解决问题的阶段。目前市场上已有多种适用商业模式的通用数据挖掘系统,但实际上这些系统极其不好用,只有那些非常熟悉数据挖掘技术的人才能够理解和使用它们,而普通用户是很难应用这些技术来解决自己的问题。 原因在于传统的数据挖掘模型缺乏充分表达挖掘目标的手段和必要的交互性且其评价标准单一,不能满足当前实际应用的需要。尽管通过设计高效算法及优化策略,会在某种程度上缓解这一矛盾,但并不能真正解决这一问题。本文以面向用户为原则,试图从数据挖掘系统的整体结构的高度来探讨解决这一问题的方法,其研究重点是提出基于元知识的数据挖掘系统模式并设计灵活、实用的算法。 本文的目的是赋予数据挖掘系统三个重要属性:交互性,可控性,易用性。由于用户不了解数据挖掘领域,他不知道要挖掘的是哪种类型的信息及如何正确表达系统需要他表达的思想,甚至不可能了解面对的数据库,元知识描述领域知识使得在这些方面能给与用户最大的帮助,本文给出了符合元数据交换标准的数据挖掘用元知识的内容、组织方式和应用模型,提出了基于元知识的数据挖掘系统体系结构,使数据库与数据挖掘系统真正融合,使领域知识在组织、表达、使用上有依据,为指导挖掘过程提供了手段,使数据量规模化有依据,数据源多样化有规范、可控制。 关联规则是数据挖掘研究的重要内容,高效的算法是数据挖掘的重要组成部分,而且面对复杂的多方面的需求,应提供针对各种因素的各具特色的互补的多种算法,本文详尽地研究了基于约束的关联规则挖掘算法的思想,深入地研究了约束的分类、确定其可利用的性质,在此基础上提出了针对联合约束中前驱和后继重叠时的改进策略和复杂聚集约束的转换方法。本文还给出了支持度匹配模式、0支持度约束等概念及模式匹配原则,引进枚举树确定模式最小支持度,设计了支持可变支持度约束的算法。 哈尔滨工程大学博士学位论文 元知识为灵活实现上述算法提供了支持手段。 最后,提出了利用信息增益选择约束的方法,给出了基于元知识的关 联规则挖掘系统的操作流程,探讨了可视化的功能实现问题,提出了在结 果评价阶段将评价规则作为元知识统一到挖掘过程中的思想,以利于提高 全系统的挖掘效率和准确性。 本文为实现以人为中心的探索性数据挖掘及提高其实用性作了初步 的探索工作。
【学位授予单位】:哈尔滨工程大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TP311.13

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【引证文献】
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2 陈瑷瑛;;书目数据库主题词数据挖掘——基于广州航海高等专科学校图书馆管理系统[J];农业图书情报学刊;2009年12期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 缑锦;知识融合中若干关键技术研究[D];浙江大学;2005年
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中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 武坤;快速生成关联规则的算法研究[D];河南大学;2006年
2 张静;商务智能在移动通信企业的应用研究[D];昆明理工大学;2006年
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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9 欧晓鸥;王志立;邵发森;;一种基于数据集市的产品设计知识处理方法[A];全国先进制造技术高层论坛暨第七届制造业自动化与信息化技术研讨会论文集[C];2008年
10 胥永康;岳筱玲;;浅谈网络信息挖掘应用技术[A];第一届全国Web信息系统及其应用会议(WISA2004)论文集[C];2004年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 徐森;文本聚类集成关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 于翔;基于网格的数据流聚类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 牟向伟;模糊语义个性化推荐系统在电子政务中的应用研究[D];大连海事大学;2010年
4 陈韶斌;基于知识推理和视觉机理的遥感图像目标识别方法研究[D];华中科技大学;2010年
5 吴礼龙;基于信息生态的竞争情报系统构建研究[D];南开大学;2010年
6 李滨;自然空间查询语言解译机制研究[D];解放军信息工程大学;2009年
7 赵雷刚;发动机台架试验过程实时监测与预警方法研究[D];武汉理工大学;2010年
8 施希;大型压水堆核电站接入电网的理论和技术研究[D];武汉大学;2009年
9 赖芨宇;基于知识挖掘的企业管理集成系统研究[D];东华大学;2011年
10 管红波;食品连锁经营中的有效客户反应研究[D];东华大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 樊敬川;Deep Web数据库的选择研究[D];河北大学;2009年
2 梅俊;数据挖掘中关联规则算法的研究及应用[D];安徽工程大学;2010年
3 庞岱军;泰安市农村信息服务平台建设研究[D];山东农业大学;2009年
4 王德才;数据挖掘在校园卡消费行为分析中的研究与应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 周霞;基于粗糙集的电子商务交易知识获取研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 丛强;基于模糊关联规则Web挖掘算法的研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 龚健;数据挖掘技术在农业信息服务中的应用研究[D];安徽农业大学;2010年
8 王大卫;高速网络入侵检测若干关键技术的研究[D];长沙理工大学;2010年
9 陈宇晖;基于数据挖掘的入侵检测方法研究[D];长沙理工大学;2010年
10 肖晴;基于数据仓库的高速公路信息管理系统的研究[D];长沙理工大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 邓志鸿,唐世渭,张铭,杨冬青,陈捷;Ontology研究综述[J];北京大学学报(自然科学版);2002年05期
2 刘光远;董立岩;苑森淼;李永丽;孙涛;关伟洲;;多策略数据挖掘系统的分析与设计[J];吉林大学学报(信息科学版);2006年06期
3 刘威,初延刚,王冠,柴天佑;钢铁企业生产成本控制的体系结构[J];东北大学学报;2004年05期
4 夏秀峰,丛丽晖,于戈;一种构造数据仓库的基本时间轮转模型[J];东北大学学报;2004年07期
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中国重要报纸全文数据库 前1条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 曹蓟光;联机分析挖掘处理技术(OLAM)的研究[D];浙江大学;2001年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 田艳芳;数字图书馆中数据预处理子系统的设计与实现[D];国防科学技术大学;2001年
2 戴南;基于决策树的分类方法研究[D];南京师范大学;2003年
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4 王克龙;基于数据仓库的决策支持系统研究与实现[D];南京理工大学;2004年
5 苏伟;基于决策树的CON-MINER数据挖掘模型设计与实现[D];上海海事大学;2004年
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8 高小明;国家基础地理信息动态元数据管理系统的研究与实现[D];武汉大学;2005年
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10 孔祥明;基于变精度粗糙集的连续属性离散化方法及数据预处理方法[D];东北师范大学;2006年
【二级引证文献】
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2 孙辉;赵峰;张峰云;;多传感器信息融合技术及其应用[J];海洋测绘;2009年05期
3 徐赐军;李爱平;刘雪梅;;基于本体的知识融合框架[J];计算机辅助设计与图形学学报;2010年07期
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 马彪;面向决策支持的组织多源异性知识的智能集成研究[D];东华大学;2011年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张冬冬;空间数据挖掘中PVI算法的研究与应用[D];河南大学;2011年
2 崔弘扬;面向学科的文献资源聚类系统研究及应用[D];华中师范大学;2011年
3 郝敬宾;基于快速原型产品创新的知识供应链和知识发酵研究[D];昆明理工大学;2007年
4 张景强;基于知识融合的协同技术服务研究[D];东北大学 ;2009年
5 房立芳;基于本体的异构数据集成与融合方法研究[D];中国科学技术大学;2010年
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7 杜靖;关联规则挖掘在人力资源招聘网站中的研究与实现[D];北京交通大学;2012年
8 杨仁怀;数据仓库在高职院校管理中的应用研究[D];西南交通大学;2012年
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10 李树动;海洋数据目录系统的设计与实现[D];东北大学;2010年
【二级参考文献】
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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9 江青;海尔出击智能分析软件[N];计算机世界;2002年
10 胡光荣 赵江南;国内银行业应重视客户管理[N];金融时报;2004年
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1 王亚琴;道路交通流数据挖掘研究[D];复旦大学;2007年
2 井彦林;基于数据挖掘技术的黄土湿陷性研究[D];西安理工大学;2006年
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1 张露;网页自杀数据挖掘系统的开发与基于该系统的自杀流行病学调查[D];安徽医科大学;2014年
2 孙丹;基于统计学的人机交互视频数据挖掘系统研究[D];山东大学;2014年
3 康传利;地理信息系统数据模型研究[D];山东科技大学;2004年
4 严玉;一个基于统计技术的苏州市自来水公司数据挖掘系统[D];苏州大学;2003年
5 侯龙朝;通信网络检测系统的数据挖掘[D];广西大学;2005年
6 孙涛;多策略数据挖掘系统DBIN Miner的设计与并行数据挖掘技术的研究[D];吉林大学;2006年
7 陈畅伟;基于关联规则的数据挖掘可视化系统的实现[D];武汉理工大学;2004年
8 刘刚;基于火电机组数据仓库的数据挖掘系统的开发[D];华北电力大学(北京);2005年
9 辛旭明;基于过程监控的数据挖掘系统及其应用[D];东华大学;2004年
10 叶松云;基于J2EE的数据挖掘系统的设计与实现[D];暨南大学;2002年
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