论文题目: 基于KDD的知识自动获取及其应用
论文类型: 硕士论文
论文专业: 系统分析与集成
作者: 黄瑞
导师: 赵远东,史忠植
关键词: 知识获取,数据库中的知识发现,基于知识的系统,基于约束的数据挖掘,知识检测
文献来源: 南京信息工程大学
发表年度: 2005
论文摘要: 知识获取(Knowledge Acquisition)是从知识源获取可以被计算机应用的知识的过程,是人工智能领域最关键的问题之一。由于手工获取知识建立知识库是一件相当困难且费时费力的工作,因此,如何运用各种理论和方法实现知识的自动获取,一直以来都是这一领域的主要研究内容。为实现知识的自动获取,可以采用各种理论和方法,最新的研究引入了KDD(数据库中的知识发现,Knowledge Discovery in Databases)技术。KDD是从数据中发现知识的技术,因而可以有效提高知识获取过程的自动化程度。本文研究基于KDD的知识自动获取过程,主要工作包括以下四个部分:提出了一种通用的基于KDD的知识自动获取模型。其特点是利用KDD过程发现的知识与知识库中的原有知识进行自动的知识检测与融合,从而完善知识库;同时,从知识库中自动生成指导KDD过程的约束,提高KDD过程的针对性和发现模式的潜在有用性。该模型在一定程度上减轻了人工操作的负担,可以自动化地反复进行知识的发现与更新过程,不断完善模型知识库。实现了基于知识库的KDD过程。其基本思想是:从知识库自动生成约束,并利用这些约束指导KDD过程的进行,实现基于约束的数据挖掘,即通过约束实现基于知识库的KDD过程。这种方法可以减少手工操作的负担,提高工作效率和实时性。提出了在数值属性的取值区间上进行知识自动检测的方法。定义了原子表达式之间的关系、表达式之间的关系,以及在此基础上进行知识检测方法。该方法比传统的知识检测方法粒度更细、精度更高,且更好地保证了知识库性能。提出了知识的自动融合机制。通过用户定义的处理知识不一致和不完整情形的策略和参数,结合知识的支持度、置信度及其满足约束的程度,模型可以实现知识的自动融合。该模型应用于辅助石油天然气勘探和开采的测井数据分析过程,实现了智能测井数据分析系统IntWeL Analyzer,在应用中取得了较好的效果,获得了用户的好评。
论文目录:
第一章 绪论
1．1 引言
1．2 知识获取研究概述
1．2．1 知识获取的基本过程
1．2．2 知识获取研究的主要内容
1．2．3 知识自动获取研究发展
1．3 KDD研究概述
1．3．1 KDD的基本过程
1．3．2 KDD的主要任务
1．3．3 数据挖掘的常用方法
1．3．4 KDD的应用
1．4 研究目标与内容安排
第二章 基于 KDD的知识自动获取模型
2．1 引言
2．2 基于 KDD的知识自动获取模型
2．3 模型结构
2．3．1 约束生成
2．3．2 基于约束的 KDD
2．3．3 知识库管理
2．3．4 知识应用
2．4 相关工作比较
2．5 小结
第三章 基于知识库的 KDD
3．1 引言
3．2 知识库中的知识表示
3．2．1 知识表示概述
3．2．2 知识库中的知识表示方法
3．3 基于知识库的 KDD
3．3．1 关联规则挖掘的概念与算法
3．3．2 基于约束的关联规则挖掘
3．3．3 基于知识库的约束自动生成
3．3．4 基于知识库的自动 KDD过程
3．4 相关工作比较
3．5 小结
第四章 自动演化知识库
4．1 引言
4．2 从知识库中发现新知识
4．3 知识自动检测
4．3．1 规则表示形式
4．3．2 原子表达式之间的关系
4．3．3 表达式之间的关系
4．3．4 基于规则 Rule的知识自动检测
4．4 知识库的自动演化过程
4．5 小结
第五章 模型在自动化测井数据分析中的应用
5．1 测井数据分析简介
5．2 应用数据与应用需求
5．3 基于知识库的 KDD
5．3．1 MSMiner简介
5．3．2 基于知识库的 KDD
5．4 自动演化知识库
5．4．1 OKPS简介
5．4．2 自动演化知识库
5．5 小结
第六章 结论与展望
6．1 本文的主要贡献
6．2 进一步的研究
参考文献
致谢
作者简历
发布时间: 2005-06-29
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