Abstract-A data mining (DM) process innebär flera steg. En enkel, men typisk, process kan omfatta förbehandling av data, tillämpning av en data mining algoritm, och efterbehandling av gruvresultaten. Det finns många möjliga val för varje steg, och endast några kombinationer är giltiga. På grund av det stora utrymmet och icke-triviala interaktioner, både nybörjare och data mining specialister behöver hjälp med att komponera och välja DM processer. Utöka begrepp som utvecklats för statistiska expertsystem presenterar vi en prototyp Intelligent Discovery Assistant (IDA), som ger användare 1) systematiska uppräkningar av giltiga DM-processer, för att viktiga, potentiellt fruktbara alternativ inte ska förbises, och 2) effektiva rankningar av dessa giltiga processer genom olika kriterier, för att underlätta valet av DM-processer att utföra. Vi använder prototypen för att visa att en IDA verkligen kan ge användbara uppräkningar och effektiva rankningar i samband med enkla klassificeringsprocesser. Vi diskuterar hur en IDA kan vara ett viktigt verktyg för kunskapsutbyte mellan ett team av datagrävare. Slutligen illustrerar vi påståendena med en demonstration av kostnadskänslig klassificering med hjälp av en mer komplicerad process och uppgifter från 1998 års KDDCUP-tävling.
Intelligent Discovery Assistant (IDA) REF ger användare systematiska uppräkningar av giltiga databrytningsprocesser och effektiva rankningar av dessa giltiga processer genom olika kriterier, för att underlätta valet av processer att utföra.
Toward intelligent assistance for a data mining process: an ontology-based approach for cost-sensitive classification
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}