计算机科学 ›› 2014, Vol. 41 ›› Issue (12): 143-147.doi: 10.11896/j.issn.1002-137X.2014.12.030
王泳,吕科,潘卫国
WANG Yong,LV Ke and PAN Wei-guo
摘要: 围绕知识管理和提高数据挖掘模型的可解释性问题展开研究,提出了 采用协同挖掘的方法对同源数据进行模式评估和知识管理的CMA算法(Collaborative Mining Algorithm)。与集成学习产生同一类型知识规则的组合学习方式不同,协同挖掘在同源数据的基础上建立不同类型的学习模型,并且每类学习模型产生的知识规则的表现形式各不相同,通过比对学习形成了一致的知识规则。实验表明,协同挖掘可以有效发现数据中的隐含信息,提高知识管理的性能。
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