ДонНТУ> Портал магистров ДонНТУ

Биография | Реферат | Библиотека | Ссылки | Отчет о поиске| Индивидуальное задание

Библиотека

к магистерской работе теме:

"Автоматизированное извлечение знаний из баз данных"

Составил: магистрант гр. ПО-01м Чернов И.А.

В данном разделе представлены электронные копии статей авторов, наиболее изветсных в области извлечения знаний. Копии статей выполнены с целью обеспечения работоспособности ссылок. Все авторские права соблюдены. Данные набор статей охватывает такую многомерную проблему как извлечение знаний, начиная с вводных статей и заканчивая последними научными разработками в этой области.

Внутренние ссылки

1. Буклет от фирмы Two crows по введению в Data Mining	intro-dm.pdf
   В приведенном буклете хорошо сформирована обзорная статья по Data Mining. Данная статья рассчитана для начинающих в данной области. Обоснована актуальность темы, приведена классификация методов извлечения знаний, обозначены основные проблемы развития данной области. Материалы на английском языке.
   Источник: http://www.twocrows.com/intro-dm.pdf

2. S.Murthy. Automatic construction of decision trees from data: A Multi-disciplinary survey.1998.	murthy97automatic.pdf
   Данная книга рассматривает проблемы извлечения знаний. Основное внимание в данной книге уделяется деревьям решений. Приведена исчерпывающая классификация и приведены признаки, по которым происходит классификация. Материал на английском языке.
   Источник: http://citeseer.ist.psu.edu/ rd/47917700%2C425188%2C1%2C0.25%2CDownload/ http://citeseer.ist.psu.edu/cache/papers/cs/21295/http: zSzzSzwww.itlabs.umn.eduzSzclasseszSzSpring-2000zSzcsci5980- dmzSzdecision-tree-survey.pdf/ murthy97automatic.pdf

3. Статья Carvalho D. R. Alex A. F. - "A Hybrid Decision Tree/Genetic Algorithm Method for Data Mining"	debr_art.htm
   Совместная статья великобританского и бразильского авторов. В данной статье рассматриваются гибридный метод извлечения знаний, основанный на комбинации метода деревьев решений и генетического алгоритма. Приводятся описание алгоритма на различных уровнях абстракции, приведен анализ его эффективности. Материал на английском языке.
   Источник: http://www.cs.kent.ac.uk/people/staff/aaf/pub_papers.dir/Info-Sci-J-2003.pdf

4. Robert L. Grossman, Michal Sabala, Javid Alimohideen, Anushka Aanand, John Chaves, John Dillenburg, Steve Eick, Jason Leigh, Peter Nelson, Mike Papka, Doug Rorem, Rick Stevens, Steve Vejcik, Leland Wilkinson, and Pei Zhang, Real Time Change Detection and Alerts from Highway Traffic Data, ACM/IEEE SC 2005 Conference (SC'05)	proc-091.htm перевод: proc-091rus.htm
   В данной статье рассматривалась проблема уличного движения на улицах Чикаго. Данные о плотности движения снимались с 42000 датчиков каждый час. Из-за большого потока информации (около 850 GB за 11 месяцев) пришлось разрабатывать новые методы извлечения знаний. Разработка данных методов и весь этот эксперимент освещены в данной статье. Материал на английском языке.
   Источник:http://www.rgrossman.com/dl/proc-091.pdf

5. Robert L. Grossman, Yunhong Gu, Dave Hanley, Xinwei Hong, Dave Lillethun, Jorge Levera, Joe Mambretti, Marco Mazzucco, and Jeremy Weinberger, Photonic Data Services: Integrating Path, Network and Data Services to Support Next Generation Data Mining Applications, Data Mining: Next Generation Challenges and Future Directions, H. Kargupta, A. Joshi, K. Sivakumar, and Y. Yesha, editors, AAAI Press, 2004	proc-068.pdf
   В данной статье рассматривается проблема построения системы излечения знаний нового поколения. Особенностями данной системы является ориентация на распределенные базы данных, из которых будет проводиться извлечение, а также ориентацию на распределенную систему извлечения знаний. Также приведен экспериментальный образец системы извлечения знаний опирающийся на эти принципы. Материал на английском языке.
   Источник: http://www.rgrossman.com/dl/proc-068.pdf

6. Piatetsky-Shapiro G. ,Tamayo P. Microarray Data Mining: Facing the Challenges - SIGKDD Explorations, Dec 2003.	m00-intro.htm
   В данной статье содержится информация об извлечении знаний с помощью микромассивов - подобия микромассивов ДНК. Данная статья носит обзорный характер, в ней приводятся ссылки на источники, в которых микромассивы применяются для классификации, кластеризации и визуализации знаний. Отмечается отличные результаты в применении данной технологии в биологических исследованиях. Материал на английском языке.
   Источник: http://www.acm.org/sigkdd/explorations/issue5-2/m00-intro.pdf

7. Чернов И.А., Мандрикова О.А., Федяев О.И. Автоматизированное излечение знаний из баз данных //Информатика и компьютерные технологии 2005/ Сб. трудов первой международной студенческой научно-технической конференции- Д. ДонНТУ- 2005,С. 257-258	my_donetsk05.htm
   Рассматривается задача автоматического извлечения знаний из баз данных, решение которой ускорит создание интеллектуальных систем принятия решений. В настоящее время для ее решения предложено много методов, составляющих новую технологию Data Mining. Данная описывает создание системы извлечения знаний и проблемы связанные с разработкой системы, описаны основные модули и их назначение. Материал на русском языке.
   Источник: http://cs.donntu.ru/studconf/CS_2005_Proceedings.pdf

8. Федяев О.И. Чернов И.А. Алгоритм построения деревьев решений для системы автоматизированного извлечения знаний // Компьютерный мониторинг и информацоинные технологии 2006 / Сб.трудов второй международной научной конференции студентов, аспирантов та молодых ученых- Д. ДонНТУ - 2006, 151-152	my_donetsk06.htm
   В данной стать е рассматривается метод извлечения(формирования) знаний основанный на методе CART. Рассматривается модификация данного метода для нахождения более сложных закономерностей и для построения более компактного дерева решений. Материал на русском языке.

Надеюсь данная библиотека вам поможет в изучении проблемы извлечения знаний!

В начало

ДонНТУ> Портал магистров ДонНТУ>Реферат | Библиотека | Ссылки | Отчет о поиске | Индивидуальное задание