資料間隱含關係的挖掘與展望

沈清正; 陳仕昇; 高鴻斌; 張元哲; 陳家仁; 黃琮盛; 陳彥良

doi:10.6382/JIM.200202.0075

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doi:DOI 号

来源数据

P75 - 99

基础与应用科学 > 资讯科学
社会科学 > 管理学

DOI： 10.6382/JIM

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资料间隐含关系的挖掘与展望

An Overview on Mining Implicit Data Relation

沈清正(Ching-Cheng Shen) ；陈仕昇(Shih-Sheng Chen) ；高鸿斌(Hong-Bin Gao) ；张元哲(Yuan-Zhe Chang) ；陈家仁(Jia-Ren Chen) ；黄琮盛(Cong-Sheng Huang) ；陈彦良(Yen-Iang Chen)

资讯管理学报； 9 卷 S 期 (2002 / 02 / 01) ， P75 - 99

繁体中文 DOI： 10.6382/JIM.200202.0075

资料挖掘；知识；资料间隐含关系； Data mining ； knowledge ； Implicit Data Relation

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摘要 │ 参考文献 (108) │ 被引用文献 (2) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

Data mining is an extraction of useful knowledge from a huge amount of data. The data can be of a variety of types, such as transaction data, relational data and multimedia data, whereas knowledge is an explicit expression and representation of implicit data relation. Since that data mining can assist business to get knowledge and create competitive advantage, it is not surprising that a great number of researches have been done in this field. Because of its fast-growing development and abundant results, it is difficult to provide a complete survey to cover all the issues in a single paper. Therefore, this paper only provides a reasonably comprehensive report for the recent development of data mining technology. As to the present data mining methods and systems, this paper suggests 9 distinct categories according to their implicit data relation. These relations include association, sequence, structure, periodicity, similarity, interestingness, personalization, suitability and generalization. For each of them, we will discuss its definition, applications, algorithms and future research directions. The contributions of this paper include (1) a classification based on the implicit data relation is proposed, (2) a comparative study between these categories has been done, and (3) The state of the art for each category is described.

参考文献 ( 108 ) 〈TOP〉

Agarwal, R.,Aggarwal, C.,Prasad, V. V. V.(2001).A tree projection algorithm for generation of frequent item sets.Journal of Parallel and Distributed Computing,61(3)
Agrawal, R.,Bayardo, Jr. R. J.,Srikant, R.(1999).Athena: Mining-based Interactive Management of Text Databases.IBM.
Agrawal, R.,Faloutsos, C.,Swami, A.(1993).Efficient Similarity Search in Sequence Databases.Lecture Notes in Computer Science,730
Agrawal, R.,Lin, K.,Sawhney, H. S.,Shim, K.(1995).Proceedings of the 21th International Conference on Very Large Databases.Zurich, Switzerland:
Agrawal, R.,Srikant, R.(1994).Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Databases.Santiago:Chile.

被引用文献 ( 2 ) 〈TOP〉

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