【摘 要】
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领域驱动数据挖掘（Domain-Driven Data Mining,DDDM）是数据挖掘中的新方法,目的是挖掘用户感兴趣、可行动的知识,与传统的数据挖掘过程CRISP-DM相比,DDDM是基于约束的、人机结
【机 构】
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大连理工大学系统工程研究所,中国科学院数学与系统科学研究院,中国中医科学院西苑医院
【基金项目】
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“十一五”国家科技攻关计划“名老中医学术思想临证经验现代分析挖掘方法研究”（2007BAI10B06）, 国家自然科学基金（70871111）
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领域驱动数据挖掘（Domain-Driven Data Mining,DDDM）是数据挖掘中的新方法,目的是挖掘用户感兴趣、可行动的知识,与传统的数据挖掘过程CRISP-DM相比,DDDM是基于约束的、人机结合、往复循环、不断逼近目标、深层次的知识发现过程。本文在剖析DDDM挖掘过程难度自增殖的复杂性特点的基础上,提出基于旋进原则的系统方法进行挖掘,提出从领域知识、数据和技术三个方面进行旋进挖掘,以使得挖掘出来的知识更满足用户在现实世界活动中对知识的需求。最后,文中结合名老中医学术思想挖掘进行了实证研究,
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