Knowledge discovery from structural data
Knowledge discovery from structural data
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从结构数据中发现知识
DOI：
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发表时间：
1995
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Surnjani Djoko
中科院分区：
文献类型：
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作者：
D. Cook;L. Holder;Surnjani Djoko
在结构化数据库中发现重复的子结构可以提高解释和压缩数据的能力。本文介绍了Subdue系统，该系统使用领域无关和领域相关的算法来发现结构化数据中有趣和重复的结构。这种子结构发现技术可以用来发现模糊概念，压缩数据描述，并制定层次结构的定义。场景分析、化合物分析、计算机辅助设计和程序分析等领域的例子证明了发现技术的好处。
Discovering repetitive substructure in a structural database improves the ability to interpret and compress the data. This paper describes the Subdue system that uses domain-independent and domain-dependent heuristics to find interesting and repetitive structures in structural data. This substructure discovery technique can be used to discover fuzzy concepts, compress the data description, and formulate hierarchical substructure definitions. Examples from the domains of scene analysis, chemical compound analysis, computer-aided design, and program analysis demonstrate the benefits of the discovery technique.