| 现代信息数据的挖掘与发展 |
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| 引用本文： | 业宁,董逸生,张爱珍. 现代信息数据的挖掘与发展[J]. 南京林业大学学报(自然科学版), 2003, 27(3): 79-83 |
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| 作者姓名： | 业宁 董逸生 张爱珍 |
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| 作者单位： | 南京林业大学,江苏,南京,210037;东南大学,江苏,南京,210096;东南大学,江苏,南京,210096;南京林业大学,江苏,南京,210037 |
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| 基金项目： | 江苏省九五重点攻关课题(BJ98017-1),江苏省十五高科技项目(BJ2001013) |
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| 摘 要： | 数据挖掘作为一项从海量数据中提取知识的新技术引起学术界和产业界的极大重视。笔概括了数据挖掘的几种常见模式．如依赖模式、层次模式、序列模式等,并对这几种数据挖掘模式的特点进行了比较;阐述了从数据中提取知识的几种挖掘算法,如决策树、神经网络方法、遗传算法等;展望了数据挖掘模式和挖掘算法的发展趋势。
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| 关 键 词： | 数据挖掘 模式 综述 算法 趋势 |
| 文章编号： | 1000-2006(2003)03-0079-05 |
| 修稿时间： | 2002-04-26 |
Knowledge Discovery in Modern Information Data and its Advance |
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| Abstract: | Data Mining which discovers knowledge from massive data sets has been recognized by researchers and the industries.In this paper,several data mining patterns such as association pattern,arrangement pattern and serial pattern are generalized and the characteristics of these data mining patterns are compared.Further,several data mining algorithms such as decision trees,nerve network,genetic algorithm are introduced.Finally,a prospective of data mining pattern and data mining algorithm are proposed. |
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| Keywords: | Data mining Pattern Overview Algorithm Tendency |
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