【摘 要】
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为从数据挖掘结果中获得真正有用的规则,探讨了评估规则的度量,提出了度量关系的新概念,并应用于发现与评估有用规则集的算法中。经过度量函数之间的相关分析,确定适合的度量
【机 构】
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暨南大学计算机科学系,广东拓思软件科学园有限公司
【基金项目】
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国家863计划资助项目(2006AA01Z190);广东省教育部产学研结合资助项目(2007B090400095)。~~
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为从数据挖掘结果中获得真正有用的规则,探讨了评估规则的度量,提出了度量关系的新概念,并应用于发现与评估有用规则集的算法中。经过度量函数之间的相关分析,确定适合的度量,并据此对规则进行兴趣度评估,指导用户对有用规则的选择。此外,为了解决数据集成系统中存在"垃圾"数据的问题,提出了数据质量挖掘与控制系统框架,将数据挖掘规则应用于数据质量管理中。使用经过评估筛选得到的规则,能够检测数据库中的异常和不完整数据,解决数据集成过程中部分数据质量问题。通过企业信息集成实例,说明了规则评估及应用方法的有效性。
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