Системы объединения данных из разных источников: Принципы реализации и архитектура обработки данных для обучения систем принятия решений
Аннотация
Обсуждаются проблемы, возникающие при разработке и реализации систем принятия решения, использующих распределенные источники данных и предлагаются пути их решения. Обсуждаются и сравниваются основные принципы, а также предлагается архитектура совместной интеллектуальной обработки распределенных данных для обучения системы.Литература
A. Prodomidis, P. Chan, S. Stolfo Meta-learning in distributed data mining systems: Issues and approaches, In Advanced in Distributed Data Mining // AAAI Press, Kargupta and Chan (eds.) http://www.cs.columbia.edu/~sal/hpapers/DDMBOOK.ps.gz (1999).
Goodman I., Mahler R., Nguyen H. Mathematics of Data Fusion, Kluwer academic publisher (1997).
Han J., M. Kamber Data Mining. Concept and Techniques. Morgan Kaufman Publishers (2000).
A Characterization of Data Mining Technologies and Processes, An Information Discovery, Inc. White Paper. http://www.dmreview.com/whitepaper
Introduction to Data Mining and Knowledge Discovery, Third edition ©1999 by Two Crows Corporation. http://www.twocrows.com
M. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, P. Smyth From Data Mining to Knowledge Discovery: An Overview. In "Advances in Knowledge Discovery and Data Mining" (Eds. U.M.Fayyad, G.Piatetsky-Shapiro, P.Smyth), Cambridge, Mass: MIT Press (1995).
Goodman I., Mahler R., Nguyen H. Mathematics of Data Fusion, Kluwer academic publisher (1997).
Han J., M. Kamber Data Mining. Concept and Techniques. Morgan Kaufman Publishers (2000).
A Characterization of Data Mining Technologies and Processes, An Information Discovery, Inc. White Paper. http://www.dmreview.com/whitepaper
Introduction to Data Mining and Knowledge Discovery, Third edition ©1999 by Two Crows Corporation. http://www.twocrows.com
M. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, P. Smyth From Data Mining to Knowledge Discovery: An Overview. In "Advances in Knowledge Discovery and Data Mining" (Eds. U.M.Fayyad, G.Piatetsky-Shapiro, P.Smyth), Cambridge, Mass: MIT Press (1995).
Data Fusion Systems: Principles and Architecture for Data Processing in Decision Making System Learning
Abstract
The paper discusses the design and implementation issues of data fusion decision making systems and proposes the basic principles and architecture for distributed data processing aiming at decision making system learning on the basis of knowledge discovery from data.Опубликован
2002-04-01
Как цитировать
Самойлов,. (2002). Системы объединения данных из разных источников: Принципы реализации и архитектура обработки данных для обучения систем принятия решений. Труды СПИИРАН, 2(1), 69-83. https://doi.org/10.15622/sp.1.4
Раздел
Статьи
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:
Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).
