Фирсов Н.И. "СРАВНЕНИЕ СИСТЕМЫ «DISCOVERY» С MICROSOFT ASSOCIATION RULES"

СРАВНЕНИЕ СИСТЕМЫ «DISCOVERY» С MICROSOFT ASSOCIATION RULES

В работе проводится сравнение системы «Discovery» с алгоритмом Microsoft Association Rules. Показывается, что система «Discovery» больше подходит для обнаружения закономерностей и прогнозирования, чем Association Rules, а также позволяет обнаруживать знания в сильно зашумленных данных, например, финансовых.

Ключевые слова: интеллектуальный анализ данных, извлечение знаний, предсказание, обнаружение закономерностей

Comparison of “Discovery” software system versus Microsoft Association Rules

We have developed a relational approach (Relational Data Mining) to methods of data mining, and the Discovery software system which relaxes almost all restrictions peculiar to the KDD & DM techniques. The goal of this paper is to provide both theoretical and experimental comparisons of Discovery versus Microsoft Association Rules. We show that Discovery fits better for pattern detection and prediction tasks than the Association Rules, and, unlike the latter, it can detect knowledge in high-noised data such as financial time series.

Keywords: Intelligent Data Analysis, Data Mining, Regularities detection, Knowledge Discovery

Страницы 37 - 49

Прикрепленный файлРазмер
05.pdf235.05 кб