Upptäckten av kunskap genom datautvinning är en värdefull tillgång för att ta itu med beslutsproblem. Även om en lista över funktioner kan karakterisera ett problem, är det ofta så att en delmängd av dessa funktioner kan påverka mer en viss grupp av händelser som utgör ett delproblem inom det ursprungliga problemet. Vi föreslår en klyfta och erövra strategi för data mining med hjälp av både data-baserad känslighetsanalys för utvinning funktionsrelevans och expertutvärdering för att dela problemet med att karakterisera telemarketing kontakter för att sälja bankinsättningar. Som ett resultat av detta ansågs anropsriktningen (inbound/outbound) vara den lämpligaste kandidatfunktionen. Omvärderingen av det inbundna underproblemet med telemarketing ledde till en stor ökning av målinriktningen, vilket bekräftade fördelarna med ett sådant tillvägagångssätt, med tanke på betydelsen av telemarketing för företagen, särskilt inom bankmarknadsföring.
I samma sammanhang med hjälp av samma datauppsättning föreslog REF en klyfta och erövra strategi med hjälp av neurala nätverk data mining teknik för att dela upp problemet i en mindre hanterbar delproblem.
A divide-and-conquer strategy using feature relevance and expert knowledge for enhancing a data mining approach to bank telemarketing
{'venue': 'Expert Systems', 'journal': 'Expert Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}