Рекомендую автора
Информация о работе
Подробнее о работе
Методики обнаружения нового знания в хранилищах данных
- 16 страниц
- 2017 год
- 30 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Актуальность работы. Сегодня мы являемся свидетелями активного развития технологий автоматизации интеллектуального анализа данных, появление которых связано в первую очередь с необходимостью аналитической обработки сверхбольших объемов данных, накапливаемых в информационных хранилищах данных (Data Warehousing). Это предопределено главным образом потоком новых идей, которые вытекают из сферы компьютерных наук, которая образовалась на пересечении искусственного интеллекта, статистики и теории баз данных. Данную область помечают как KDD (Knowledge Discovery in Databases - выявление знаний в базах данных).
Введение 2
1. Методы обнаружения нового знания в хранилищах данных 3
2. Выявление знаний в базах данных 10
3. Data Mining и Knowledge Discovery in Databases 12
Заключение 15
Список литературы 16
Введение 2
1. Методы обнаружения нового знания в хранилищах данных 3
2. Выявление знаний в базах данных 10
3. Data Mining и Knowledge Discovery in Databases 12
Заключение 15
Список литературы 16
1. Текуч Н. Ю. Актуальность и характерные особенности применения технологии datamining для решения корпоративных задач // Программные продукты и системы. – 2007. – № 4 – С. 41-43.
2. Щавелёв Л. В. Агрегация и интеллектуальный анализ информации хранилищ данных / Щавелёв Л. В.,Коровкин С. Д, Левенец И. А.; Новые информационные технологии: материалы науч.практ. семинара / Моск. гос. ин-т электроники и математики. – М., 1998.
3. Usama Fayyad From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases / Usama Fayyad, Gregory Piatetsky-Shapiro, Padhraic Smyth; AI Magazine – 1996. – С. 37-54.
4. Дюк В.А. Data Mining: учебный курс [Текст] / В.Дюк, А.Самойленко. – СПб: Изд. Питер, 2001. – 368 с.
5. J. Hipp, U. Guntzer, and G. Nakaeizadeh. Algorithms for Association Rule Mining – A General Survey and Comparison. In Proc. ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2000. P.184.
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
