【摘 要】
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数据挖掘(KDD)是涉及人工智能和数据库等学科的一门当前相当活跃的研究领域.在当今数字化社会中,各种商业、政府、科学数据库和数据量的急剧增长,远远超过了人类目前已有的分
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数据挖掘(KDD)是涉及人工智能和数据库等学科的一门当前相当活跃的研究领域.在当今数字化社会中,各种商业、政府、科学数据库和数据量的急剧增长,远远超过了人类目前已有的分析和理解能力,因此从大量的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识和信息的研究,即数据库挖掘,具有十分重要的现实意义.另一方面,该文也对数据挖掘中的两类重要的挖掘知识:关联规则和分类规划,进行了探讨,针对这两者实际上都是从原始数据中发现规则的特点,主要集中在如何把二者进行集成.该文提出了两个集成的模型,一个是把二者的操作进行集成,另一个是利用关联规则的有关方法去解决分类问题,这为数据挖掘的研究进行了有益的尝试.
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