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1、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法,其知識(shí)表示方式主要是命題邏輯形式,每一樣例以屬性-值元組的形式表示,難以表達(dá)對(duì)象內(nèi)部之間的復(fù)雜關(guān)系,并且只能從單一關(guān)系中發(fā)現(xiàn)模式。但是,大多數(shù)現(xiàn)實(shí)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息存儲(chǔ)于多個(gè)關(guān)系中,并且許多復(fù)雜模式難以用命題邏輯語(yǔ)言表示。屬性-值學(xué)習(xí)的單表假定無(wú)法直接利用這類聯(lián)系及其蘊(yùn)涵的信息內(nèi)容,其算法僅局限于由一張表或關(guān)系構(gòu)成的數(shù)據(jù)庫(kù),不能將那些相對(duì)復(fù)雜的模式簡(jiǎn)單地用這種屬性-值的格式表現(xiàn)出來(lái),因而無(wú)法發(fā)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)中隱藏的更為
2、復(fù)雜的模式。對(duì)于許多應(yīng)用,當(dāng)在多關(guān)系數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式時(shí),模式自然要涉及多個(gè)關(guān)系,若使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法,應(yīng)把數(shù)據(jù)從多關(guān)系中納入一個(gè)單關(guān)系中,然后才能進(jìn)行挖掘。這不僅需要大量的預(yù)處理工作和謹(jǐn)慎的設(shè)計(jì),并且可能導(dǎo)致信息丟失、語(yǔ)義偏差以及效率降低等問(wèn)題。多關(guān)系數(shù)據(jù)挖掘算法就是在這種研究背景下應(yīng)運(yùn)而生的一種新的研究領(lǐng)域。
以ILP為基礎(chǔ)的多關(guān)系數(shù)據(jù)挖掘,致力于發(fā)現(xiàn)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中涉及多個(gè)關(guān)系的復(fù)雜模式。多關(guān)系數(shù)據(jù)挖掘可以直接在多個(gè)關(guān)系上
3、分析數(shù)據(jù)而無(wú)需向單一數(shù)據(jù)表的轉(zhuǎn)換。由于其模式表示語(yǔ)言采用了一階謂詞邏輯語(yǔ)言,與命題邏輯表示語(yǔ)言相比更具有更強(qiáng)的表達(dá)力,能夠表達(dá)更復(fù)雜的模式并方便的利用背景(領(lǐng)域)知識(shí),應(yīng)用也更為廣泛,成為目前研究的熱點(diǎn)。
本文比較系統(tǒng)和完整的介紹和分析了多關(guān)系數(shù)據(jù)挖掘的研究現(xiàn)狀和研究方法,著重研究了如何將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法擴(kuò)展到多關(guān)系數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。
本文的主要工作如下:
①綜合前人的工作,根據(jù)相關(guān)的文獻(xiàn),通過(guò)與傳
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