基于数据抽取器的知识发现处理模型

计算机科学 ›› 2006, Vol. 33 ›› Issue (9): 128-130.

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基于数据抽取器的知识发现处理模型

出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17

Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要/Abstract

摘要： 提出了基于数据抽取器的知识发现模型。在模型中，将知识发现过程分成数据预处理、数据抽取、数据挖掘和结果分析四个阶段。该模型利用标准的SQL语言构造数据抽取器，为不同的学习算法准备数据，减少数据挖掘算法对数据库直接调用的次数，避免了直接对大型数据库的数据进行调用，使得对大型数据库进行快速数据挖掘成为可能。可以加快知识发现过程，提高数据挖掘效率，实现对于大型数据库的知识发现。最后设计了SQL-C4．5算法，该算法实现了利用数据抽取器为决策树算法C4．5抽取必要的统计数据，实现了C4．5决策树的构建。

关键词: KDD 分类决策树

Abstract: In this paper, a knowledge discovery model based on data extractor is proposed. According to this model, the process of knowledge discovery is divided into four stages： data preprocessing, data extraction, data mining and result analysis. This model, stan

Key words: Knowledge discovery,Data mining,Decision trees,Classification

. 基于数据抽取器的知识发现处理模型[J]. 计算机科学, 2006, 33(9): 128-130. https://doi.org/

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