检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:刘兆[1]
机构地区:[1]中国科学院力学研究所
出 处:《国外科技新书评介》2006年第6期12-13,共2页Scientific & Technology Book Review
摘 要:数据发掘已经是一种成熟的技术,它在预测问题(寻找数据的可预测性模式)得到广泛的研究,其方法也为相关领域工作者应用于实际。然而,通常被作为无结构信息的文档信息,其预测问题一直未被解决。本书采用类比方法对该问题进行了深入的研究和探讨。目的是为相关研究者提供全新的参考,展现新兴的方向,希望以此可以扩展读者的视野,激发研究人员的灵感。同时本书也针对从事本领域的工作者提供了大量的学习示例,希望能够给予他们一些有益的指导和帮助。
关 键 词:结构信息 数据发掘 可预测性 文档 预测问题 类比方法 研究人员 工作者 示例
分 类 号:TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP316.2[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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