改进的多数据库例外模式挖掘技术

“多数据库中例外模式挖掘方法研究” 这篇论文主要探讨的是在多数据库环境下如何有效地挖掘例外模式，即那些不符合常规趋势的数据模式。现有的挖掘方法通常存在局限性，例如可能无法准确识别真正有趣的例外，或者给用户带来较大的审查负担。作者针对这些问题提出了一种改进的技术。 首先，论文对比了现有的两种挖掘方法，分析它们的优缺点。一种方法可能过于关注局部异常，而忽视了全局视角，另一种则可能过于依赖用户输入，导致用户需要处理大量可能不重要的异常信息。这两种方法都可能导致非真正有趣的局部例外被误判为有价值的模式。 为了改进这种情况，作者提出了一种新的方法，该方法结合了例外的局部和全局兴趣度。通过这种方式，可以更全面地评估异常模式的重要性，避免仅仅基于局部信息就判断一个模式是否有趣。此外，他们还引入了两种客观度量标准，用于衡量模式的显著性和新颖性。这些度量指标有助于确定模式的重要程度，并按照这个重要性进行排序，使得用户能够优先处理最值得关注的异常。 实验结果证明，这种改进的方法不仅能够在多数据库环境中有效地挖掘出例外模式，而且显著减少了用户的审查工作量。这表明该方法在提高异常检测效率的同时，也减轻了用户在海量数据中寻找有价值信息的压力。 例外模式挖掘在多个领域都有重要应用，如金融领域的欺诈检测、医疗领域的疾病诊断、安全监控等。在多数据库环境中，由于数据来源多样、结构复杂，挖掘出有意义的例外模式更具挑战性。因此，这项研究对于提升多源数据的分析能力和异常检测的准确性具有重要意义。 关键词：多数据库挖掘，例外模式，低选票例外，兴趣度度量 这篇论文的研究成果对于数据挖掘领域的理论发展和技术实践都提供了有价值的参考，尤其是在面对大规模、复杂数据集时，如何高效地发现异常模式是亟待解决的问题。通过改进现有方法，该研究为未来的数据挖掘工具和算法设计提供了新的思路。