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【24h】

Query languages for knowledge discovery in databases

机译:查询语言以在数据库中发现知识

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摘要

Discoverng knowledge from data appears as a complex iterative and interactive process containing many steps:understandin ghte data.preparing the data set,discovering potentially interesting patterns (mining phase),posttprocessing of discovered patterns and finally putting the results in use.Different kinds of patterns might be sued and therefore different data mining techniques are needed (e.g.,association adn episode rules for alarm analysis,clusters and decision trees for sales data analysis,inclusionand functional dependencies for database reverse engineering,etc).
机译:从数据中发现知识似乎是一个复杂的迭代和交互过程,包含许多步骤:理解数据,准备数据集,发现潜在有趣的模式(挖掘阶段),对发现的模式进行后处理并最终将结果投入使用。可能会被起诉,因此需要不同的数据挖掘技术(例如,用于警报分析的关联和情节规则,用于销售数据分析的集群和决策树,数据库逆向工程的包含性和功能依赖性等)。

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