基于数据挖掘的Ontology应用框架:构建高效原型系统
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更新于2024-08-12
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本文主要探讨了"基于数据挖掘的ontology应用框架",发表于2003年10月的第43卷大连理工大学学报增刊1。作者陈峰等人提出了一个通用数据挖掘系统框架(GDMF),其核心目标是提高数据挖掘应用的效率和灵活性。GDMF模型旨在从现有的数据挖掘应用中抽象出关键功能,并将这些功能整合进一个可复用且可扩展的原型系统,从而加速新系统的开发过程。
在GDMF中,ontology(本体)被作为重要的语义数据模型,它为数据挖掘提供了丰富的概念和结构,使得用户能够更好地理解和表达复杂的查询需求。通过使用ontology驱动的数据挖掘查询语言,用户可以更加直观和高效地处理数据,无需深入理解底层技术细节。这种查询语言的设计考虑了用户的易用性和查询的精确性,使得复杂的数据分析任务变得更加便捷。
文章详细阐述了如何利用GDMF作为建模工具,设计出定制化的数据挖掘系统,包括如何定义领域知识、构建查询规则以及实现系统架构。这不仅有助于简化数据挖掘的开发流程,也促进了知识共享和跨领域的应用。通过这个框架,研究人员和开发者可以快速适应新的数据挖掘任务,同时保持系统的可扩展性和灵活性。
关键词:数据挖掘、本体、通用数据挖掘系统框架、语义数据模型、数据挖掘查询语言、模型设计。这篇文章对于那些寻求优化数据挖掘应用开发过程、提升系统可复用性和易用性的IT专业人士具有很高的参考价值,展示了如何将理论与实践相结合,推动了该领域的技术创新和发展。
2021-07-14 上传
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