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GAM: a guidance enabled association mining environment

机译：GAM：具有指导性的关联挖掘环境

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The quality of data mining results is largely dependent on the ability to accommodate context and user requirements within the mining process. This is done effectively within the pre-processing and presentation stages, however the analysis (or mining) stage remains relatively autonomous and opaque with user input commonly limited to parameter setting. There is, at present, no direct manipulation of the analysis stage which results in the analysis of the domain space being statically constrained. This reduces the quality of results and increases the time needed for analysis. This paper presents a guided association mining environment, GAM, that enhances user-computer synergy by incorporating the user at fine level of granularity within the analysis stage. GAM extends the current state of the art and is based upon a generic guided knowledge discovery environment.
机译：数据挖掘结果的质量很大程度上取决于在挖掘过程中适应上下文和用户需求的能力。这可以在预处理和表示阶段有效地完成，但是在用户输入通常限于参数设置的情况下，分析（或挖掘）阶段仍然相对自治且不透明。当前，没有对分析阶段的直接操作，这导致对域空间的分析被静态约束。这降低了结果的质量并增加了分析所需的时间。本文提出了一种指导式关联挖掘环境GAM，该环境通过在分析阶段以细粒度的级别合并用户来增强用户计算机协同作用。 GAM扩展了当前的技术水平，并基于通用的指导性知识发现环境。

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