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J-GLOBAL ID：200902177323318599   整理番号：96A0996030

大量のデータから有用な知識を抽出するためのKDD(データベースにおける知識発見)プロセス

The KDD Process for Extracting Useful Knowledge from Volumes of Data.

著者 (3件)： FAYYAD U (California Inst. Technol.) ,  PIATETSKY-SHAPIRO G (GTE Lab.) ,  SMYTH P (Univ. California, Irvine)
資料名： Communications of the ACM (Association for Computing Machinery)  (Communications of the ACM (Association for Computing Machinery))
巻： 39  号： 11  ページ： 27-34  発行年： 1996年11月 
JST資料番号： B0330B  ISSN： 0001-0782  CODEN： CACMA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 急激に増加しているデータ量から有益な知識を抽出するためには,...

シソーラス用語： 知識獲得 ,...

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 知識 ,  データベース ,  知識発見 ,  プロセス