【摘 要】
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在KDD(数据库中知识发现)领域中,数据挖掘算法的研究尤为引人注目,各种各样的 数据挖掘算法相继出现,仅凭借传统的算法评价手段已经不能满足对于海量数据库上的算法评价的需
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在KDD(数据库中知识发现)领域中,数据挖掘算法的研究尤为引人注目,各种各样的 数据挖掘算法相继出现,仅凭借传统的算法评价手段已经不能满足对于海量数据库上的算法评价的需要.为此,除了评价算法的时间复杂度和空间复杂度外,在该文中首次提出或运用了包括析取率、新颖程度、准确率、兴趣度等与数据挖掘算法密切相关的指标.通过模糊综合评价的手段,创建了相应的算法综合评价模型.在此思想的指导下,建立了一个基于人造数据挖掘算法综合测试平台.数据挖掘算法挖掘的对象是海量的数据库,为了在测试平台中构建如此大规模的数据库,在该文中采用了人造数据生成技术.其数据的构成采用了面向问题的人造数据生成思想,而不是采用面向模拟的人造数据生成模型.由于人造数据本身是面向测试技术指标的,因此能够更为全面地检测数据挖掘算法的各种性能指标,进而为算法综合评价奠定了基础.
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