【摘 要】
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现行的数据挖掘算法大多是针对单一数据源进行挖掘,多数据源挖掘是网络分布式状况下KDD所面临的新问题,是解决基于全局数据分布状态下知识发现问题的有效技术.本文提出了一种
【机 构】
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中国科学院合肥智能机械研究所,中国科技大学自动化系,合肥工业大学管理学院
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现行的数据挖掘算法大多是针对单一数据源进行挖掘,多数据源挖掘是网络分布式状况下KDD所面临的新问题,是解决基于全局数据分布状态下知识发现问题的有效技术.本文提出了一种多数据源知识发现新方法.该方法通过共享从其它数据源中发现的知识模式,采用抽样检验的方法来判断知识在本地数据源的有效性,大大提高了知识发现的效率.实验结果表明了该方法的有效性.该方法可以进一步推广,作为对已知模式的高效知识发现方法,并可应用于增量式知识发现.
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