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J-GLOBAL ID：200902120954641608   整理番号：97A0661094

大規模データベースからの知識獲得 製造業におけるデータマイニングの応用と課題

Knowledge Discovery in Very Large Databases. What Does Manufacturing Industry Expect from Data Mining?

著者 (4件)： 落田美紀 (三菱電機 生産技セ) ,  行松徹 (三菱電機 生産技セ) ,  堀聡 (三菱電機 生産技セ) ,  滝寛和 (三菱電機 設計システム技セ)
資料名： 人工知能学会誌  (Journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence)
巻： 12  号： 4  ページ： 544-549  発行年： 1997年07月 
JST資料番号： X0330A  ISSN： 0912-8085  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 情報機器の普及などにより,受注伝票やサービス伝票が電子化され...

シソーラス用語： データベース ,...
準シソーラス用語： ディスプレイ装置 ,...

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分類 (2件)： データベースシステム  (JD03030U) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (13件)：

• AGRAWAL, R. Fast discovery of association rules. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. 1996, 307-328
• GANESH, M. Mining Entity-Identification Rules for Database Integration. KDD-96 Proc. 1996, 291-294
• HAN, J. Data-Driven Discovery of Quantitative Rules in Relational Databases. IEEE Trans. Knowledge and Data Engineering. 1993, 5, 1, 29-40
• HAN, J. Intelligent Query Answering by Knowledge Discovery Techniques. IEEE Trans. Knowledge and Data Engineering. 1996, 8, 3, 373-390
• 堀聡. Doctor:事例ベース推論を用いたフィールドサービス支援システム. 人工知能学会誌. 1994, 9, 6, 908-916

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模データベース ,  知識獲得 ,  製造業 ,  データマイニング ,  応用