多数据库中例外模式挖掘方法研究  

Research of mining exception pattern in multi-databases

作　　者：王日凤[1] 唐培和[1] 刘浩[1] 张师超[2] 

机构地区：[1]广西工学院计算机工程系,广西柳州545006 [2]悉尼科技大学信息技术学院,悉尼澳大利亚

出　　处：《计算机应用研究》2008年第2期382-385,共4页Application Research of Computers

基　　金：澳大利亚ARC资助项目(DP0559536,DP0667060);国家自然科学基金重大资助项目(60496327);国家自然科学基金资助项目(60463003)

摘　　要：首先比较了现有的两种挖掘方法,提出了一种改进技术。综合考虑例外的局部和全局兴趣度,剔除非真正有趣的局部例外;增加两种客观度量并按模式重要度排序。实验表明该方法不仅可以有效挖掘多数据库中例外模式,而且还大大减少了用户负担。The two existing techniques were compared and an approved method was proposed. The redundant patterns were eliminated through evaluating the local and globe interestingness. The exception patterns were ranked being added two interesting measures thus the user＇ s burthen could be reduced. Experiments on real datasets illustrate that the approach is efficient and promising.

关 键 词：多数据库挖掘 例外模式 低选票例外 兴趣度度量 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]