基于假设检验的多数据源知识发现研究

摘要

现行的数据挖掘算法大多是针对单一数据源进行挖掘,多数据源挖掘是网络分布式状况下KDD所面临的新问题,是解决基于全局数据分布状态下知识发现问题的有效技术。本文提出了一种多数据源知识发现新方法,该方法通过共享从其它数据源中发现的知识模式,采用抽样检验的方法来判断知识在本地数据源的有效性,大大提高了知识发现的效率。实验结果表明了该方法的有效性,该方法可以进一步推广,作为对已知模式的高效知识发现方法,并可应用于增量式知识发现。