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A Hybrid Classification Method for Database Contents Analysis

机译:数据库内容分析的混合分类方法

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摘要

The hybridisation of different classification and mining techniques coming from different areas such as the numeric and the symbolic worlds can produce a significant enhancement of the overall classification and retrieval performance in a Data Mining or Information Retrieval context. This paper introduces an experimental methodology to match an explicative structure issued from a symbolic classification to a numerical classification. The classification models used in the experiment are a boolean lattice on the symbolic side and a Kohonen Self Organising Map model (SOM) on the numerical side.
机译:来自不同领域(例如,数字世界和符号世界)的不同分类和挖掘技术的混合可以显着增强数据挖掘或信息检索上下文中的总体分类和检索性能。本文介绍了一种实验方法,可将符号分类发布的解释结构与数字分类进行匹配。实验中使用的分类模型是符号侧的布尔格子和数字侧的Kohonen自组织映射模型(SOM)。

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