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基于CBR的知识发现方法研究

作者：刘婷婷 Publish: 2006-7-13 Hits:-

【中文题名】

基于CBR的知识发现方法研究

【英文题名】

Research of KDD Method Based on CBR

【学科专业】

管理科学与工程

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2006-7-13

【中关键词】

知识发现,基于范例推理,范例库,相似性算法,,

【英关键词】

Knowledge Discovery in Database KDD,Case-Based Reasoning CBR,Case-Base,Similarity Measures,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>专家系统、知识工程>

【论文摘要】

知识发现是当今活跃的具有广阔应用前景的研究领域,是人工智能、统计学、机器学习、数据库等多领域相互交叉的研究方向,帮助人们更好地利用各种数据源,为做出正确的决策而服务。其中基于范例推理(Case-Based Reasoning CBR)是知识发现研究中的重要内容。CBR是由目标范例的提示而得到记忆中的源范例,并由源范例来指导目标范例求解的一种策略,其应用范围日趋广泛,尤其在知识不良定义和缺乏专家知识的领域,应用起来效果很好。本文在对知识发现和范例推理技术研究的基础上,在以下几个方面进行了深入的研究: 1、综述了范例库的建立和维护知识,范例库上的知识发现的目标、步骤、主要方法以及基于知识发现技术的CBR系统等相关内容。 2、提出基于CBR的知识发现算法模型。该模型包括四个计算模块,分别用来确定属性的权重,衡量范例之间属性上的相似性,计算新、旧范例之间的距离,最终确定出目标范例可能属于的范例库和该范例库中与目标范例最为相似的范例。 3、将基于CBR的知识发现算法模型应用于实际人力资源数据分析。以合肥某企业员工职业生活质量的相关数据为背景,建立员工工作态度高、中、低等...

【论文题纲】

第一章绪论	12-21
1.1 引言	12
1.2 知识发现的概念及内涵	12-16
1.2.1 KDD的定义	12-13
1.2.2 KDD的过程	13-15
1.2.3 KDD的分类	15-16
1.2.4 KDD的特点	16
1.3 基于CBR的知识发现的研究现状	16-19
1.3.1 基于范例推理技术	16-18
1.3.2 基于CBR的知识发现的研究现状	18
1.3.3 基于范例推理技术在KDD中的应用与特点	18-19
1.4 本文的研究意义	19-20
1.5 本文的主要工作和结构安排	20-21
第二章基于范例推理的基本知识	21-27
2.1 引言	21
2.2 CBR的工作原理	21-25
2.2.1 范例的表示	22-23
2.2.2 范例的检索	23-24
2.2.3 范例的复用	24
2.2.4 范例的修正	24-25
2.2.5 范例学习与记忆	25
2.3 对CBR的评价研究	25-26
2.4 CBR的优缺点	26
2.5 小结	26-27
第三章范例库上的知识发现	27-37
3.1 引言	27
3.2 范例库	27-32
3.2.1 范例库的建立	27-28
3.2.2 范例库的维护	28-32
3.3 范例库上的知识发现	32-35
3.3.1 KDC的主要步骤和目标	32-33
3.3.2 KDC的主要方法和技术	33-34
3.3.3 KDC与 KDD的比较	34-35
3.4 基于知识发现技术的CBR系统框架结构	35-36
3.5 小结	36-37
第四章基于CBR的知识发现算法模型	37-48
4.1 引言	37
4.2 相似性计算	37-43
4.2.1 范例的相似度	37-40
4.2.2 相似性算法与CBR的关系	40-41
4.2.3 常用的相似性算法	41-43
4.3 基于CBR的知识发现算法模型的建立	43-47
4.3.1 属性权重计算模块	43-45
4.3.2 相似性计算模块	45-46
4.3.3 属性距离计算模块	46
4.3.4 相似范例计算模块	46-47
4.4 小结	47-48
第五章实证研究	48-55
5.1 引言	48
5.2 范例库的建立和算法模型的应用	48-53
5.2.1 范例库的建立	48-50
5.2.2 属性权重的计算	50-51
5.2.3 相似性计算	51-52
5.2.4 权重距离计算	52
5.2.5 相似范例计算	52-53
5.2.6 范例库对算法模型的影响	53
5.3 评价	53
5.4 小结	53-55
第六章总结与展望	55-57
6.1 总结	55
6.2 研究体会	55-56
6.3 进一步工作展望	56-57
参考文献	57-61
附录	61-67
攻读硕士学位期间发表的论文	67

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.387787



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