多关系分类是数据挖掘领域中的研究和应用热点. 已有多关系朴素贝叶斯分类算法将所有与目标
表相连的表都考虑在内, 包括语义关系很弱的表. 为此, 本文提出一种新的分类算法—Graph-NB …

数据分类是数据挖掘的主要内容之一, 通过分析训练数据样本, 产生关于类别的精确描述.
贝叶斯分类是数据挖掘领域中一种常用的有效分类方法. 在关系学习中, 贝叶斯分类算法有很多 …

摘要在分类任务中, 特征选择是一种提高分类效果的重要方法. 现实生活中的数据都是存储在多
关系数据库中的. 多关系数据库的数据中有许多不相关的且冗余的特征, 这些特征对分类任务的 …

为消除朴素贝叶斯分类时的零概率以及过度拟合问题, 分析了各种概率平滑方法, 给出了基于M
估计的多关系朴素贝叶斯分类方法(MRNBC-M) 和基于Laplace 估计的多关系朴素贝叶斯分类 …

针对现有多关系朴素贝叶斯分类器中存在的统计偏斜问题, 扩展了语义关系图的定义,
给出了一种新的统计计数方法, 构建了相应得多关系朴素贝叶斯分类公式, 形成了一种基于关系 …

Classification is one of the most popular data mining tasks with a wide range of applications,
and lots of algorithms have been proposed to build accurate and scalable classifiers. Most of …

Classification is most popular data mining tasks with a wide range of applications. As
converting data from multiple relations into single flat relation usually causes many problems …

为进一步提高多关系朴素贝叶斯方法的分类准确率, 分析了已有的特征加权方法,
并在将特征加权方法扩展到多关系的情况下结合元组ID 传播方法和面向元组的统计计数方法 …

Multi-relational classification is an important data mining task, since much real world data is
organized in multiple relations. The major challenges come from, firstly, the large high …

The structure in the multiple tables is so complex that we should not only improve the
efficiency, but also insure the accuracy of classification when we classify the data. Some …