3DM: Domain-oriented Data-driven Data Mining
3DM: Domain-oriented Data-driven Data Mining
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3DM：面向领域的数据驱动的数据挖掘
DOI：
10.3233/fi-2009-0026
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发表时间：
2009-04
影响因子：
0.8
通讯作者：
Wang Guoyin
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wang Yan;Wang Guoyin
计算、通信、数字存储技术和高吞吐量数据采集技术的最新发展使收集和存储大量数据成为可能。它为大规模数据库的知识发现创造了前所未有的机遇。数据挖掘技术是完成这项任务的有用工具。它是计算智能的一个新兴领域，为处理大量数据提供了新的理论、技术和工具，如数据分析、决策等。有无数的研究人员致力于设计高效的数据挖掘技术、方法和算法。不幸的是，大多数数据挖掘研究者都把注意力集中在开发数据挖掘模型和方法的技术问题上，而很少关注数据挖掘的基本问题。什么是数据挖掘？数据挖掘过程的产物是什么？在数据挖掘过程中我们在做什么？在数据挖掘过程中我们应该遵守什么规则？领域专家的先验知识和来自数据的知识之间的关系是什么？在本文中，我们将从信息学的角度来解决这些数据挖掘的基本问题。数据被视为一种人为的格式，用于编码有关自然世界的知识。我们把数据挖掘看作是一个知识转化的过程。在概念数据挖掘模型的基础上，提出了面向领域的数据驱动数据挖掘（3DM）模型。为了证明该模型的有效性，本文还提出了一些数据驱动的数据挖掘算法，如数据驱动的默认规则生成算法、数据驱动的决策树预剪枝算法和数据驱动的概念格知识获取算法。
Recent developments in computing, communications, digital storage technologies, and high-throughput data-acquisition technologies, make it possible to gather and store incredible volumes of data. It creates unprecedented opportunities for knowledge discovery large-scale database. Data mining technology is a useful tool for this task. It is an emerging area of computational intelligence that offers new theories, techniques, and tools for processing large volumes of data, such as data analysis, decision making, etc. There are countless researchers working on designing efficient data mining techniques, methods, and algorithms. Unfortunately,most data mining researchers pay much attention to technique problems for developing data mining models and methods, while little to basic issues of data mining. What is data mining? What is the product of a data mining process? What are we doing in a data mining process? What is the rule we would obey in a data mining process? What is the relationship between the prior knowledge of domain experts and the knowledgemind from data? In this paper, we will address these basic issues of data mining from the viewpoint of informatics [1]. Data is taken as a manmade format for encoding knowledge about the natural world. We take data mining as a process of knowledge transformation. A domain-oriented data-driven data mining (3DM) model based on a conceptual data mining model is proposed. Some data-driven data mining algorithms are also proposed to show the validity of this model, e.g., the data-driven default rule generation algorithm, data-driven decision tree pre-pruning algorithm and data-driven knowledge acquisition from concept lattice.
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DOI：
10.1007/978-3-642-59830-2
发表时间：
1999
期刊：
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影响因子：
--
作者：
B. Ganter;Rudolf Wille
通讯作者：
B. Ganter;Rudolf Wille
DOI：
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发表时间：
2004
期刊：
--
影响因子：
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作者：
Yiyu Yao;N. Zhong;Y. Zhao
通讯作者：
Yiyu Yao;N. Zhong;Y. Zhao
DOI：
10.1007/978-3-540-24651-0_26
发表时间：
2004-02
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Huaiyu Fu;Huaiguo Fu;Patrick Njiwoua;E. Nguifo
通讯作者：
Huaiyu Fu;Huaiguo Fu;Patrick Njiwoua;E. Nguifo
DOI：
10.1007/978-3-642-29892-9
发表时间：
2012
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Florent Domenach;D. Ignatov;Jonas Poelmans
通讯作者：
Florent Domenach;D. Ignatov;Jonas Poelmans
DOI：
10.1007/11498186_1
发表时间：
2005
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
S. Ohsuga
通讯作者：
S. Ohsuga