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J-GLOBAL ID：202002221566643439   整理番号：20A1942198

オリジナルデータ理解プロセス【JST・京大機械翻訳】

An Original Data Understanding Process

著者 (4件)： Quan Wenjun (College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing, China) ,  Zhou Qing (College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing, China) ,  Nan Hai (Chongqing Institute of Engineering, Chongqing, China and Chongqing University of Technology, Chongqing, China) ,  Wang Ping (College of Foreign Languages and Cultures, Chongqing University, Chongqing, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： CSAE ’18  ページ： 1-5  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
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： データマイニング1標準プロセスは,データマイニングプロジェクトを6つのフェーズ,即ち,ビジネス理解,データ作成,モデリング,評価,および展開に分割する。データ理解相の目標は,元のデータを理解することである。現在,この相に関する研究は比較的少ない。実用化において,いくつかの可視化方法は,通常,元のデータを理解するために使用される。したがって,データ理解のための系統的プロセスを提案し,ユーザがデータを理解するのを助けるために可視化技術を完全に利用する。さらに,DP(感度ピーク)アルゴリズムを修正し,高密度領域を同定し,それをデータ理解プロセスに統合した。実験結果は,本論文で提案したデータ理解プロセスが有効であることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  可視化 ,  *データマイニング
準シソーラス用語： 高密度 ,  データ作成 ,  可視化技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： DPアルゴリズム ,  データマイニング ,  データ理解

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 理解 ,  プロセス