【摘 要】
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本文将语义Web中的本体知识融入到决策树的学习方法中，提出了OADTree算法，最大程度上使训练样本在数据的更高抽象维产生分支，以降低决策树的规模，同时还可以对训练集中未出现
【机 构】
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国防科技大学信息系统与管理学院2013级工程硕士班,长沙410073
【出 处】
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国防科技大学信息系统与管理学院2014管理科学学术研讨会
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本文将语义Web中的本体知识融入到决策树的学习方法中，提出了OADTree算法，最大程度上使训练样本在数据的更高抽象维产生分支，以降低决策树的规模，同时还可以对训练集中未出现的标称属性值作出预测。基于标准数据集的大量实验结果表明，该方法在有效降低决策树复杂性的基础上，学习的准确率和效率都有所提高。
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