多数据库挖掘的模式发现系统群

当国际网正在快速地成为信息来源的主流渠道，与其它国家的公司一样，我国许多公司正收集和使用网上的低廉信息作出高质量的决策。所以，从多个数据库(源)中低质量的数据中挖掘潜在有用的且高质量的知识是一个国际需求性的研究课题。本项目将设计一个基于局部模式分析策略的模式发现系统群来挖掘多数据库。它主要由数据预处理和模式发现两部分组成。数据预处理系统能纠正错误信息、恢复不完全的信息、清除假信息、选取相关信息，为挖掘多算法产生高质量的且相关的数据输入，使得参加运算的数据量尽可能地少。基于局部模式发现系统可挖掘多数据库中有用的新模式。现有的多数据库挖掘技术不能发现这些新模式。局部模式分析策略能极大地降低搜索成本并产生更为有用的模式。集成这些新技术,本项目将开发一个高性能的多数据库挖掘集成系统。我国的市场和金融等方面的公司和企业可以采用本项目的研究成果分析和处理收集的数据，减少由低数据质量引起的投资风险。