基于群体智能的增量数据挖掘方法研究

摘要：

增量式挖掘方法有适应大规模动态数据、降低内存需求和可实现并行处理等诸多好处,但是目前的增量式聚类方法存在参数限制较多和计算结果不够准确等问题.在信息源变化的数据挖掘体系结构下,利用一群特殊的智能代理增量修改知识模型,提出了群体智能聚类模型的构建方法及增量模型维护算法.该方法利用信息熵加快聚类过程,根据信息素和数据库的插入及删除增量操作调整已生成的聚群,设定的参数较少,实验表明聚类结果准确.

关键词：增量、数据挖掘、群体智能、聚类、信息熵

所属期刊栏目：27

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高性能计算基金2003c101011

在线出版日期：2006-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1939-1942