计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2001年
20期
88-91,100
,共5页
巨型数据库%数据采掘%可缩放性
巨型數據庫%數據採掘%可縮放性
거형수거고%수거채굴%가축방성
数据采掘,也称数据库中的知识发现.传统进行数据分析的算法假设数据库中相关的记录比较少,然而,现在的许多数据库大到内存无法装下整个数据库,为了保证高效率,运用到大型数据库中的数据采掘技术必须是高度可缩放的.文章讨论了当今若干种先进的算法,它们能处理三类数据采掘:市场篮子分析、分类和聚类,并提出了今后的若干研究热点.Data Mining in Very Large Databases
數據採掘,也稱數據庫中的知識髮現.傳統進行數據分析的算法假設數據庫中相關的記錄比較少,然而,現在的許多數據庫大到內存無法裝下整箇數據庫,為瞭保證高效率,運用到大型數據庫中的數據採掘技術必鬚是高度可縮放的.文章討論瞭噹今若榦種先進的算法,它們能處理三類數據採掘:市場籃子分析、分類和聚類,併提齣瞭今後的若榦研究熱點.Data Mining in Very Large Databases
수거채굴,야칭수거고중적지식발현.전통진행수거분석적산법가설수거고중상관적기록비교소,연이,현재적허다수거고대도내존무법장하정개수거고,위료보증고효솔,운용도대형수거고중적수거채굴기술필수시고도가축방적.문장토론료당금약간충선진적산법,타문능처리삼류수거채굴:시장람자분석、분류화취류,병제출료금후적약간연구열점.Data Mining in Very Large Databases
