安徽大学计算中心
- 作品数：41 被引量：507H指数：12
- 相关作者：罗琨魏小君罗双虎汪晨郑海更多>>
- 相关机构：中国科学技术大学计算机科学与技术学院中国科学院计算技术研究所深圳大学师范学院数学系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金安徽省教委科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- KDD研究中的若干问题与方法被引量：16
- 1999年
- 在数据库中发现知识，又称为数据发掘，其目标是从大型数据集中发现先前未知的潜在有用的模式或知识。本文对该领域进行简要综述，并主要从数据库角度讨论若干数据发掘问题与方法。
- 欧阳为民郑诚
- 关键词：知识发现数据发掘数据库KDD
- 聚类金字塔树:一种新的高维空间数据索引方法被引量：20
- 2001年
- 提出了一种新的有效的高维空间数据索引方法———聚类金字塔树 .它先对不均匀分布数据进行聚类处理 ,然后对聚类的结果实施金字塔分割和存储 ,由此建立一种有效的索引结构 .文中给出了聚类金字塔树的几种查询算法 .实验证明 :处理不均匀分布数据时 ,聚类金字塔树无论在页面访问次数 。
- 张海勤欧阳为民蔡庆生
- 关键词：高维数据空间范围查询
- 大型数据库中多层关联规则的元模式制导发现被引量：14
- 1997年
- 本文将元查询制导技术与多层关联规则发现技术结合起来，提出了发现多层关联规则的自顶向下逐层递进风格的元模式制导方法．元模式是一个预先确定待发现规则的形式的规则模板，从而可引导数据的发掘过程．
- 欧阳为民蔡庆生
- 关键词：元模式关联规则数据库
- 增量式关联规则维护的时间窗口技术被引量：3
- 2000年
- 数据库中的知识发现是指在大型数据集中识别有效、新奇、潜在有用、且最终可理解模式的非平凡的过程。人们已经提出了许多种知识发现算法 ,然而 ,由于数据随时间变化而导致的所发现知识的更新维护问题却较少研究。笔者提出一种用于增量式关联规则维护的时间窗口技术。该技术可以集中在当前数据中发现强关联规则 ,避免利用过时数据。为了避免在已有数据上重新发现 ,降低数据存储开销 。
- 欧阳为民郑诚
- 关键词：知识发现关联规则计算机应用
- Micro VAXⅡ上的中文应用开发环境CADE
- 1992年
- 本文介绍一个在32位超级微机Micro VAXⅡ及其兼容机上开发的应用开发环境CADE.CADE面向事务处理;面向非计算机专业用户;能够处理汉字信息:速度快、功能强、可扩充性好.CADE具有十分友好的用户界面和完美的联机求助及学习系统.普通用户无需经过特殊培训即可利用CADE进行事务数据处理.本文着重介绍CADE的设计及实现技术.
- 周爱武汪海威程锦松
- 关键词：应用开发环境工作表快速原型法
- 在数据库中自动发现广义序贯模式被引量：16
- 1997年
- 本文将序贯模式的发现从单层（SingleLevel）概念扩展到多层（MultipleLevel）概念．即既允许在同层概念之间，也允许在不同层概念之间发现序贯模式，提出了发现广义序贯模式的自顶向下逐层递进的方法．
- 欧阳为民蔡庆生
- 关键词：知识发现数据库
- VAX/VMS环境下高级语言混合编程方法
- 1996年
- 以三种常用的高级语言PASCAL,FORTRAN和BASIC为例,描述VAX/VMS环境下的高级语言混合编程方法,并提供了具体的典型实例。
- 欧阳为民
- 关键词：高级语言混合编程编程
- 事件序列中频繁串行情节的增量式发现算法
- 1999年
- 本文研究事件序列中频繁情节的发现问题，提出了在事件序列中发现频繁串行情节的增量式算法．如果在事件序列中发现了频繁情节及其出现频率，我们就可以生成描述或预测该序列行为的情节规则．
- 魏正红欧阳为民蔡庆生
- 关键词：数据发掘频繁情节数据库
- 一种自适应树形结构显示算法被引量：2
- 1998年
- 我们提出了一种新的树形结构图显示算法。该算法的主要特点是，明确地在结点中表示其轮廓，并根据这些轮廓尽可能紧凑地勾画出树形结构图。
- 欧阳为民刘浩
- 关键词：数据结构
- 基于聚类的连续值属性最佳离散化算法被引量：11
- 2000年
- 在机器学习和 KDD研究中 ,大多数算法都是以离散值为处理对象的 .然而 ,在现实世界数据库中 ,存在着大量的连续值属性 .因此 ,常常需要对连续值属性进行离散化 .本文提出了一种基于聚类的连续值属性最佳离散化算法 .
- 席静欧阳为民
- 关键词：知识发现聚类离散化算法
