Qualitative Knowledge Discovery
Qualitative Knowledge Discovery
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定性知识发现
DOI：
10.1007/978-3-540-88594-8_4
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发表时间：
2008
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
M. Finthammer
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kern-Isberner;M. Thimm;M. Finthammer
知识发现和数据挖掘处理的任务是在非结构化数据中发现有用的信息，特别是规则。大多数知识发现方法将条件概率与发现的规则相关联，以指定其强度。在本文中，我们提出了一个定性的方法来知识发现。我们这样做是通过从实际概率中提取定性信息，特别是通过开发一种从可能有噪声的概率分布中计算序数条件函数的方法。结构和数值知识之间的联系是由一个强大的代数理论的条件。通过应用这一理论，我们开发了一种算法，计算集的默认规则的定性抽象的输入分布。特别是，我们展示了如何稀疏的信息可以适当地处理在我们的框架。通过利用条件代数理论中归纳推理和知识发现之间的对偶性，我们可以确保发现的规则在严格的形式意义上被认为是最具信息性的。
Knowledge discovery and data mining deal with the task of finding useful information and especially rules in unstructured data. Most knowledge discovery approaches associate conditional probabilities to discovered rules in order to specify their strength. In this paper, we propose a qualitative approach to knowledge discovery. We do so by abstracting from actual probabilities to qualitative information and in particular, by developing a method for the computation of an ordinal conditional function from a possibly noisy probability distribution. The link between structural and numerical knowledge is established by a powerful algebraic theory of conditionals. By applying this theory, we develop an algorithm that computes sets of default rules from the qualitative abstraction of the input distribution. In particular, we show how sparse information can be dealt with appropriately in our framework. By making use of the duality between inductive reasoning and knowledge discovery within the algebraic theory of conditionals, we can ensure that the discovered rules can be considered as being most informative in a strict, formal sense.
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使用条件逻辑和概率进行演绎和推理
DOI：
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发表时间：
1991
期刊：
影响因子：
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作者：
P. Calabrese
通讯作者：
P. Calabrese
KI-99：人工智能的进步
DOI：
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发表时间：
2003
期刊：
Lecture Notes in Computer Science
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--
作者：
Wolfram Burgard;T. Christaller;A. Cremers
通讯作者：
A. Cremers
抽象状态机 2003
DOI：
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发表时间：
2003
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作者：
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通讯作者：
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DOI：
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发表时间：
1991
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作者：
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通讯作者：
H. Nguyen
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DOI：
10.2307/2218424
发表时间：
1968
期刊：
The Philosophical Quarterly
影响因子：
--
作者：
J. Hintikka;P. Suppes
通讯作者：
P. Suppes