《基於遷移學習的企業不完備數據中的知識發現方法研究》是依託大連理工大學,由楊光飛擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於遷移學習的企業不完備數據中的知識發現方法研究
- 依託單位：大連理工大學
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：楊光飛
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
在利用數據挖掘技術進行企業知識發現工作時，常常會遇到數據不完備現象，本研究基於遷移學習來解決企業不完備數據中的知識發現問題，包括：1，研究企業不完備數據的特徵，進行定性和定量描述；2，研究遷移學習在企業不完備數據挖掘中的基本套用模型和方法；3，結合互動式數據挖掘原理，研究互動式遷移學習在企業不完備數據挖掘中的套用模型和方法；4，結合進化計算原理，研究進化型遷移學習在企業不完備數據挖掘中的套用模型和方法。達到以下目的：揭示企業不完備數據特徵；初步形成以遷移學習、互動式數據挖掘和進化計算為理論基礎的模型和方法體系；結合企業實際，開發軟體算法庫並在企業試用。
結題摘要
本研究重點針對企業知識發現中常見的數據不完備問題，基於遷移學習的方法和思路提出相關應對方法。本研究內容可以概括為三個層次：數據層次（細分為特徵遷移和樣本遷移兩類）、信息層次和知識層次。主要具體內容包括：基於特徵遷移的客戶分類問題研究、基於改進TrAdaBoost的樣本遷移方法的網路線上評論挖掘研究、進化型關聯分類中的高階信息輔助低階信息遷移方法研究、互動式關聯規則挖掘中的知識評價和遷移方法研究。此外，還延伸出新的基於符號回歸規律發現與遷移方法研究和不均衡數據中規則挖掘與遷移研究，用於在缺乏領域知識、缺乏前提假設、數據不均衡等條件下發現數據中潛在規律，目前此項研究還在繼續進行。以上方法和套用研究，可以為企業不完備數據中的知識發現提供一些解決方法和借鑑思路。 本項目已發表學術論文13篇，其中國際期刊2篇，自然基金委管理學部認可的A類國內期刊2篇，國際會議7篇，國內會議2篇，這些論文被SCI檢索2篇，EI檢索4篇。應邀參與國際會議程式委員會2次、參與國際會議組織委員會2次、參加國際學術會議和國內學術會議8人次。較好地完成了原計畫各項指標。
