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领域驱动知识发现方法研究

摘要第1-5页
Abstract第5-11页
1 引言第11-19页
   ·研究背景与选题意义第11-15页
   ·论文的内容与结构第15-17页
   ·研究思路第17-19页
2 国内外相关理论研究综述第19-36页
   ·数据挖掘研究综述第19-23页
     ·数据挖掘基本概念第19-20页
     ·数据挖掘过程模型第20-21页
     ·数据挖掘任务第21-22页
     ·传统数据挖掘研究存在的不足第22-23页
   ·领域驱动数据挖掘研究综述第23-30页
   ·群体专家意见共识研究现状第30-34页
   ·本章小结第34-36页
3 领域知识及其表示第36-51页
   ·领域知识的基本概念第36-37页
   ·领域知识的特点第37-39页
     ·吸收性与排斥性第37-38页
     ·稳定性与革新性第38页
     ·公开性与隐藏性第38页
     ·共性与特性第38-39页
   ·领域知识的结构化表示第39-48页
     ·基于产生式的规则表示第39-40页
     ·逻辑表示法第40-42页
     ·语义网络第42-43页
     ·基于框架的知识表示第43-45页
     ·基于本体的知识表示第45-46页
     ·基元知识表示第46-48页
   ·领域知识在知识发现中的作用第48-50页
     ·领域知识在数据挖掘中的作用研究第48-49页
     ·领域知识在专家研讨中的作用第49-50页
   ·本章小结第50-51页
4 领域驱动数据挖掘过程研究第51-78页
   ·两种不同挖掘模式第51-55页
     ·松散模式第51-53页
     ·紧密模式第53-55页
   ·DDDM挖掘过程分析第55-59页
     ·基于约束的挖掘过程第55-56页
     ·深层次的挖掘过程第56-58页
     ·人-机结合的挖掘过程第58页
     ·往复循环、不断逼近目标的挖掘过程第58-59页
   ·DDDM的系统方法论第59-61页
     ·综合集成方法论概述第59-60页
     ·基于综合集成的DDDM过程分析第60页
     ·定性与定量相结合的模式抽取第60-61页
   ·基于旋进原则DDDM研究第61-65页
     ·旋进原则基本理论第61-63页
     ·旋进内容第63页
     ·领域知识的旋进第63-64页
     ·数据的旋进第64页
     ·技术的旋进第64-65页
   ·基于旋进原则的Apriori的改进算法第65-72页
     ·Apriori基本理论第65-67页
     ·语义知识定义第67-70页
     ·Semantic Apriori算法实现第70-72页
   ·实证研究第72-76页
     ·案例背景第72-73页
     ·基于Semantic Apriori算法的旋进挖掘第73-76页
   ·本章小结第76-78页
5 群体专家共识知识挖掘研究第78-101页
   ·共识达成过程第79-81页
   ·获取专家共识知识第81-87页
     ·专家知识模型第81-84页
     ·共识相似度计算第84-85页
     ·共识知识类别第85-87页
   ·对应分析方法在群体专家共识知识挖掘中的应用研究第87-93页
     ·对应分析方法介绍第87-88页
     ·分析方法与步骤第88-90页
     ·对应分析方法在名老中医学术思想中的应用第90-93页
   ·基于权重的二分图网络投影算法的专家意见相似度计算第93-100页
     ·基于权重的二分图分析第95-96页
     ·投影压缩算法第96-97页
     ·基于二分图投影算法的专家相似度计算第97-100页
   ·本章小结第100-101页
6 领域驱动知识发现系统设计及实证研究第101-115页
   ·系统设计背景第101-102页
   ·平台设计第102-108页
     ·基础数据源层第103-104页
     ·数据仓库及领域知识第104-105页
     ·知识获取第105页
     ·深层挖掘第105-106页
     ·知识库第106-108页
   ·许建中教授治疗支气管哮喘学术思想挖掘第108-114页
   ·本章小结第114-115页
7 结论与展望第115-118页
   ·结论第115-117页
   ·研究展望第117-118页
论文创新点第118-119页
参考文献第119-127页
攻读博士学位期间发表学术论文情况第127-129页
主持参加的科研课题第129-130页
致谢第130-131页
作者简介第131-132页

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