KDD及其集成应用研究

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  论文首先综述了基于数据库的知识发现国内外研究进展和热点问题,扼要讨论了数据预处理过程。然后重点阐述了数据挖掘算法和知识发现系统与智能信息系统的集成应用。   数据挖掘算法是知识发现的核心,也是国内外研究的焦点所在。论文提出数种数据挖掘算法,包括:基于深度优先搜索的频繁项目集挖掘算法,并对关联规则生成算法进行了改进;基于支持度的偏离模式挖掘算法;基于假设检验的分布式多数据源知识发现方法等。   在本课题组前期研究成果的基础上,进一步研究了双库协同知识发现(KDD&K)机理和技术实现,深入研究了知识发现系统与智能系统的有机集成,将KDD系统的挖掘结果作为智能系统知识库的知识来源之一,以解决智能系统的知识获取瓶颈,完善了基于知识发现的专家系统体系结构框架。  
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