Abstrakt. De flesta processer för kunskapsupptäckt är partiska eftersom en del av kunskapsstrukturen måste ges före utvinningen. Vi föreslår en ram som undviker denna partiskhet genom att stödja alla större modellstrukturer, t.ex. kluster, sekvenser, etc., samt specifikationer av data och DM (Data Mining) algoritmer, på samma språk. En enande operation tillhandahålls för att automatiskt matcha data till relevanta DM algoritmer för att extrahera modeller och deras relaterade struktur. MDL-principen används för att utvärdera och rangordna modeller. Denna utvärdering grundar sig på det övergripande förhållande som kopplar data till modellerna. Begreppet schema, relaterat till kategoriteorin, är nyckelbegreppet i vår strategi. Intuitivt är ett schema en algebraisk specifikation som förstärks av föreningen av typer, och begreppen lista och relation. Ett exempel som bygger på nätverkslarmbrytning illustrerar processen.
Till exempel Vautier et al. I REF föreslogs en ram som grundar sig på en algebraisk specifikation av mönster gruvoperatörer.
Towards data mining without information on knowledge structure
{'venue': 'in &quot;PKDD’07 (Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}