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Relational methodology for data mining and knowledge discovery

机译:数据挖掘和知识发现的关系方法

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摘要

This paper analyses capabilities of machine learning and KDD&DM methods to perform cognitive processes in the form of discovering the domain theories. The concept of cognition of the domain theory is derived for the reprehensive measurement theory (RMT). We show that a relational data mining approach we proposed previously performs cognition of domain theories in accordance with the RMT and produces the relational methodology for analysis of cognitive capabilities of data mining methods. In this methodology a domain theory includes a metadata ontology. This ontology contains various data types formalized in the first-order logic in accordance with the RMT. To represent the knowledge theory we use the concept of the logical empirical theory that is defined in the paper.
机译:本文以发现领域理论的形式分析了机器学习和KDD&DM方法执行认知过程的能力。领域理论的认知概念是针对全面测量理论(RMT)派生的。我们表明,我们之前提出的一种关系数据挖掘方法根据RMT进行了领域理论的认知,并产生了用于分析数据挖掘方法的认知能力的关系方法。在这种方法中,领域理论包括元数据本体。该本体包含根据RMT以一阶逻辑形式化的各种数据类型。为了表示知识理论,我们使用本文中定义的逻辑经验理论的概念。

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