支持數(shù)據(jù)挖掘的本體技術(shù)研究.pdf

1、近年來，隨著數(shù)據(jù)挖掘研究的不斷深入，針對不同的問題催生出了各種數(shù)據(jù)挖掘算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、粗糙集等，在不同的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)中能得到令人滿意的效果。但是不同的數(shù)據(jù)挖掘算法有不同的功能和適用的數(shù)據(jù)類型；同一個算法在不同數(shù)據(jù)集上有不同的挖掘效果。在沒有專家?guī)椭那闆r下，普通用戶由于缺乏數(shù)據(jù)挖掘知識，很難選擇出能獲得滿意效果的算法。這種困難阻礙了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的廣泛應(yīng)用。
　　 本文提出了一種基于本體為用戶推薦算法的方案。該方案利

2、用本體存儲數(shù)據(jù)挖掘算法的知識，包括各種算法在不同實驗數(shù)據(jù)集上的性能表現(xiàn)、每個實驗數(shù)據(jù)集的特征等。在用戶提交了數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)后，提取用戶數(shù)據(jù)集特征，選擇和用戶數(shù)據(jù)集相似的實驗數(shù)據(jù)集，根據(jù)不同算法在相似實驗數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)為用戶推薦合適的算法。
　　 本研究設(shè)計開發(fā)了一個數(shù)據(jù)挖掘自動實驗平臺，能對單個或多個實驗數(shù)據(jù)集自動進行批量算法實驗，獲得各種算法在不同實驗數(shù)據(jù)集上的性能表現(xiàn)。在對大量國外研究者的經(jīng)驗建議進行分析后，確定了6個數(shù)據(jù)集特