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 …

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 …

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 …

众多研究者致力于将朴素贝叶斯方法与原有的ILP 系统结合, 形成各种各样的多关系朴素贝叶斯
分类器(MRNBC). 该文提出形成朴素贝叶斯分类器的一阶扩展的一般方法 …

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 …

An important task in multi-relational data mining is link-based classification which takes
advantage of attributes of links and linked entities, to predict the class label. The relational …

本文给出了一种将属性约简和分类关联规则挖掘相结合的新型分类挖掘系统的算法(CARMA).
它运用粗糙集理论把关系数据库按属性值分成若干等价类, 约简冗余属性及依赖属性 …

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 …