I detta dokument presenteras KEOPS data mining metodologi centrerad på domän kunskap integration. KEOPS är en CRISP-DM-kompatibel metodik som integrerar en kunskapsbas och en ontologi. I detta dokument fokuserar vi först på förbehandlingen av affärsförståelse och dataförståelse för att bygga ett ontologidrivet informationssystem (ODIS). Sedan visar vi hur kunskapsbasen används för modelltolkningens efterbearbetningssteg. Vi beskriver ontologins roll och vi definierar ett delvis intressant mått som integrerar både objektiva och subjektiva kriterier för att utvärdera relevans enligt expertkunskap. Vi presenterar experiment utförda på verkliga data och deras resultat.
Arbetet inom REF fokuserar först på förbehandling av affärs- och dataförståelse i syfte att bygga ett ontologidrivet informationssystem (ODIS), och sedan används kunskapsbasen för modelltolkningens efterbehandlingssteg.
How to Semantically Enhance a Data Mining Process
{'venue': 'ICEIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}