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指出了若将规则看作是一种广义的特征，则从数据中挖掘规则，可用属于量－质特征转化的定性映射加以刻画，根据特征定性可随定性基准而变的事实，并给出了一个高效、可增长、可重泛化的概念树生成算法，即ＥＩＧＲ算法，与传统的ＫＤＤ方法相比，该方法不仅更符合于人类思维，而且，所发现的知识更具强壮性和稳健性。
基于属性量—质特性转化及其定性映射的KDD模型
【摘 要】
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指出了若将规则看作是一种广义的特征，则从数据中挖掘规则，可用属于量－质特征转化的定性映射加以刻画，根据特征定性可随定性基准而变的事实，并给出了一个高效、可增长、可重泛化的
【机 构】
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上海海运学院计算机科学与技术系,广西师范大学计算机科学与技术系
【出 处】
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计算机研究与发展
【发表日期】
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2000年9期
【基金项目】
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国家“八六三”高技术研究发展计划基金!(项目编号 863 -3 0 6-ZT0 6-0 3 -3 ),广西省自然科学基金!(项目编号 9912 0 2 2 )
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