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Reginald Ferber Information Retrieval
Suchmodelle und Data-Mining-Verfahren für Textsammlungen und das Web

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Abbildung 71: Regelgenerierung mit DBLearn

Name Major Birth Place GPA Vote
Anderson history Vancouver 3.5 1
Fraser physics Ottawa 3.9 1
Gupta maths Bombay 3.3 1
Liu biology Shanghai 3.4 1
... ... ... ... 1
Monk computing Victoria 3.8 1
Wang statistics Nanjing 3.2 1

Namen werden direkt auf ANY verallgemeinert und dann weggelassen; die anderen Attributwerte werden um eine Stufe verallgemeinert und gleiche Beispiele zusammengefasst. Dabei werden die Werte von Vote addiert.

Major Birth Place GPA Vote
art B. C. excellent 35
science Ontario excellent 10
science B.C. excellent 30
science India good 10
science China good 15

Die Werte des Attributs Birth Place werden weiter verallgemeinert.

Major Birth Place GPA Vote
art Canada excellent 35
science Canada excellent 40
science foreign good 25

Die Regeln werden vereinfacht und zusammengefasst

Major Birth Place GPA Vote
art, science Canada excellent 75
science foreign good 25

Ausgehend von einer Auswahl von Datensätzen, wird die Anzahl der Regeln im Laufe des Algorithmus verringert, bis die vorgegebene Komplexität erreicht ist. Die Zeilen in den Tabellen können als Komplexe im Sinne des AQ-Algorithmus aufgefasst werden. (nach Han, Cai und Cercone, 1992 [->] )

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Diese HTML-Datei wurde am 27-10-2003 erzeugt.