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Database classification for multi-database mining

机译：用于多数据库挖掘的数据库分类

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Many large organizations have multiple databases distributed in different branches, and therefore multi-database mining is an important task for data mining. To reduce the search cost in the data from all databases, we need to identify which databases are most likely relevant to a data mining application. This is referred to as database selection. For real-world applications, database selection has to be carried out multiple times to identify relevant databases that meet different applications. In particular, a mining task may be without reference to any specific application. In this paper, we present an efficient approach for classifying multiple databases based on their similarity between each other. Our approach is application-independent.
机译：许多大型组织具有分布在不同分支中的多个数据库，因此，多数据库挖掘是数据挖掘的重要任务。为了减少所有数据库中数据的搜索成本，我们需要确定哪些数据库最有可能与数据挖掘应用程序相关。这称为数据库选择。对于实际应用程序，必须多次选择数据库以标识满足不同应用程序的相关数据库。特别地，挖掘任务可以不参考任何特定应用。在本文中，我们提出了一种基于彼此之间的相似性对多个数据库进行分类的有效方法。我们的方法与应用程序无关。

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