1. 广西科技大学 计算机科学与通信工程学院,广西,柳州,545006
2. 广西科技大学 机构 智能计算与分布式信息处理重点实验室培育基地,广西,柳州,545006
3. 上海交通大学 电子信息与电气工程学院,上海,200240
4. 上汽通用五菱汽车股份有限公司 技术中心产品认证科,广西,柳州,545007
纸质出版:2017
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邓左祥, 涂芳. 一种有效的多关系贝叶斯分类算法[J]. 微电子学与计算机, 2017, 34(7): 123-127.
DENG Zuo-xiang, TU Fang. Efficient Multi-relational Bayesian Classification Algorithm[J]. 2017, 34(7): 123-127.
传统数据挖掘算法在处理多关系时
需要物理连接
因此存在效率不高的问题.为了解决这一问题
研究多关系数据挖掘中的分类问题
提出一种有效的多关系贝叶斯分类算法EMBC.EMBC算法的目标是提高分类的准确率
并且降低运行时间.EMBC算法利用元组ID传播的思想
结合朴素贝叶斯分类算法
可以直接在多关系上进行分类.实验表明
EMBC算法提高分类的准确率
并且显著降低运行时间.
While dealing with multi-relation
traditional data mining algorithms used physical join
thus it had the problem of low efficiency. In order to solve this problem
the problem of classification in multi-relational data mining was investigated
and an efficient multi-relational Bayesian classification algorithm called EMBC was proposed. EMBC aims at increasing the accuracy of classification
and decreasing running time. By taking advantage of tuple ID propagation approach
and combined with naive Bayesian classification algorithm
EMBC can directly classify in multi-relation. Performance results demonstrate that
EMBC increases the accuracy of classification
and significantly decreases running time.
YIN X, HAN J, YU P. Cross-relational clustering with user's guidance[C]// Proceedings of the 11th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery in Data Mining. Chicago: ACM SIGKDD, 2005: 344-353.
VAGHELA V, VANDRA K, MODI N. MR-MNBC: maxrel based feature selection for the multi-relational Naïve Bayesian Classifier[C]// Nirma University International Conference on Engineering. Ahmedabad: NUiCONE, 2013: 1-9.
杨秀荣. 并行数据库中异常数据优化分类挖掘方法研究[J]. 微电子学与计算机, 2015, 32(10): 125-128. DOI: 125
王曙霞, 熊曾刚. 海量数据干扰下的危险Web数据挖掘技术研究[J]. 微电子学与计算机, 2016, 33(2): 87-91. DOI: 87
刘红岩, 陈海亮. Graph-NB: 一种高效准确的多关系朴素贝叶斯分类算法[J]. 信息系统学报, 2016, 2(1): 1-11. DOI: 1
HAN J, KAMBER M. Data mining: concepts and techniques[M]. FAN M, MENG X, translated. 2nd ed. Beijing: China Machine Press, 2007: 200-206.
徐光美, 刘宏哲, 张敬尊. 基于特征加权的多关系朴素贝叶斯分类模型[J]. 计算机科学, 2014, 41(10): 283-285. DOI: 283
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