文件名称：链接挖掘过程-研究论文
文件大小：316KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-09 12:11:01
Link mining anomalies mutual information
已经开发了许多数据挖掘和知识发现方法论以及过程模型，并且取得了不同程度的成功，其中有三种主要的方法可以用来发现数据模式。 KDD，SEMMA和CRISP-DM。 它们在该地区的许多出版物中都有介绍，并在实践中使用。 据我们所知，目前还没有明确的方法来支持链接挖掘。 但是，数据库中的知识发现中有一种众所周知的方法，称为跨行业数据挖掘标准过程（CRISPDM），它由几个工业公司组成的财团开发，可能与链接挖掘的研究有关。 在本研究中，CRISP-DM已适应于链接挖掘领域以检测异常。 链路挖掘中的一个重要目标是推断给定网络中尚不知道的链路的任务。 这种方法是通过使用现实世界数据（共同引证数据）的案例研究来实现的。 本案例研究旨在使用互信息来解释在共同引用中识别出的异常的语义，该数据集可在确定给定链接的性质以及潜在地确定重要的未来链接关系方面提供有价值的见解。