基于局部信息的全局数据挖掘研究  

Study on global data mining based on local information

作　　者：王金龙[1] 徐从富[2] 耿雪玉[3] 

机构地区：[1]青岛理工大学计算机工程学院,山东青岛266033 [2]浙江大学计算机学院,杭州310027 [3]浙江大学土木系岩土工程研究所,杭州310027

出　　处：《计算机应用研究》2008年第7期1936-1939,共4页Application Research of Computers

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60402010);青岛市科技计划资助项目(07-2-3-1-jch);青岛理工大学科研启动基金资助项目(C2007-084)

摘　　要：重点综述了基于局部信息的全局数据挖掘方法。根据数据挖掘的过程,将该问题的研究划分成三个阶段,即利用粒度数据表示进行挖掘、利用局部信息改善全局挖掘的效率和利用局部模式结果获得全局数据理解,并对每个阶段进行了分类论述。最后总结了全文并指明了未来的研究方向。This paper investigated data mining through combining global model constructing and local pattern mining, especially studied global data mining based on local information. On the basis of the process of data mining, it divided this problem into three phases, including improving the efficiency of mining using granular representation, improving the interpretation of local mining using global model, improving the efficiency and accuracy of global mining. And the paper reviewed these three problems respectively. Finally, the paper summarized and also pointed out some future works.

关 键 词：数据挖掘 全局模型 局部模式 粒度计算 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]