PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2006 | 6 | 113--119
Tytuł artykułu

Automated Computational Framework for Efficient Knowledge Utilization in Data Mining Process

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The outline of the article is the need of automated approach in building data mining models to manage the information and the knowledge for the purpose of better management and efficient allocation of the resources within the company. The valuable knowledge is needed at all stages of the process and this article will show a study how to efficiently utilize expert 's knowledge in a typical data mining process. Based on this, architecture for embedding the expert knowledge into a process through automatic computational framework will be proposed. (original abstract)
Rocznik
Tom
6
Strony
113--119
Opis fizyczny
Twórcy
  • Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Bibliografia
  • Agresti A., 1990. Categorical Data Analysis. John Wiley & Sons, Inc. New York.
  • Bishop C., 1995. Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford University Press.
  • Duch W., Adamczak R., Diercksen G.H.F., 2000. Classification, Association and Pattern Completion using Neural Similarity Based Methods. Applied Mathematics and Computer Science 10, 101-120.
  • Duch W., Grudziński K., 2001. Meta-learning: searching in the model space. Proceedings of the International Conference on Neural Information Processing (I) Shanghai, 235-240.
  • Duch W., Korbicz J., Rutkowski L., Tadeusiewicz R., 2000. Biocybernetics and Biomedical Engineering (6): eural Network, EXIT Publisher Warsaw.
  • Groth R., 2000. Data Mining. Building Competitive Advantage. Prentice Hall Inc., Upper Saddle River New Jersey.
  • Karanta I., 2000. Expert systems in forecast model building. Publications of the Finnish Artificial Intelligence Society, 9th Finnish Artificial Intelligence Conference, 77-85.
  • Kennedy R.L., 1997. Solving Data Mining Problems with Pattern Recognition. Edited by Y. Lee, B. Van Roy, C. Reed, R.P. Lippman, Prentice Hall.
  • Mitchell T., 1997. Machine Learning. McGraw-Hill Boston.
  • Wolpert D., Macready W.G., 1997. No Free Lunch Theorems for Optimization. IEEE transactions on evolutionary computation 1(1), 67-82.
  • Vilalta R., Giraud-Carrier C., & al., 2004. Using Meta-Learning to Support Data-Mining. "International Journal of Computer Science Applications", 1(I), pp. 31-45.
  • Ząbkowski T., Szupiluk R., Wojewnik P., 2004. Efficient knowledge utilization in Data Mining modelin. Informatyka ekonomiczna-aspekty naukowe i dydaktyczne Częstochowa, 121-124.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171523987

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.