多关系决策树学习算法的研究与改进

摘要：

通过对多关系决策树学习算法MRDTL-2进行研究与分析,针对其运行效率较低和不能有效处理丢失属性值的问题,提出一种改进的多关系数据挖掘(IMRDTL)算法.在IMRDTL算法中,利用元组ID传播技术来进一步提高MRDTL-2算法的运行效率,同时使用广义朴素贝叶斯分类器来填补丢失的属性值,以进一步提高算法的准确率.

关键词：多关系数据挖掘、决策树、元组ID传播、广义朴素贝叶斯

所属期刊栏目：35

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60673131, 60873019;黑龙江省自然科学基金资助项目F200608;黑龙江省海外学人重大科研基金资助项目1152hq08;哈尔滨理工大学创新基金

在线出版日期：2009-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：50-52