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离群数据集延伸知识发现研究
引用本文:金义富;朱庆生.离群数据集延伸知识发现研究[J].华南理工大学学报(自然科学版),2008,36(9).
作者姓名:金义富;朱庆生
作者单位:重庆大学计算机学院,重庆400044
基金项目:重庆市自然科学基金,高等学校博士学科点专项科研项目
摘    要:以现有离群挖掘技术为基础,结合已提出的离群约简与关键域子空间等一系列概念及其搜索算法,定义了离群最近邻、原子离群类及离群变异类等概念,提出了离群簇分析及离群趋势分析方法,建立了一种完整的离群数据集特征描述及延伸知识发现的整体框架CEKDO,以期对离群数据分类、产生来源、含义、行为特征以及离群趋势等进行全面分析,提出了离群分析的步骤。通过对移动通信业务数据的离群分析进行具体讨论,说明了这种离群延伸知识发现框架的实际应用。

关 键 词:离群挖掘  关键域子空间  延伸知识  CEKDO框架  
收稿时间:2008-1-8
修稿时间:2008-6-6

Research on Extended Knowledge Discovery in Outliers Set
Jin Yi-fu,Zhu Qing-sheng.Research on Extended Knowledge Discovery in Outliers Set[J].Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition),2008,36(9).
Authors:Jin Yi-fu  Zhu Qing-sheng
Abstract:
Keywords:outliers mining  key attribute subspace  extended knowledge  CEKDO framework
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《华南理工大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息
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