1) multimedia data mining model
多媒体数据挖掘模型
2) multimedia data mining
多媒体数据挖掘
1.
Clustering is one of the focused problems in multimedia data mining,and similarity measurement among data is fundamental to clustering.
聚类是多媒体数据挖掘的重要任务之一,数据之间的相似性度量是聚类的基础和前提。
2.
Multimedia Data Mining is the technique to be used to discover the implicit, effective, valuable and intelligible pattern from a large amount of multimedia data by analysising the feature of seeing and hearing, and then to discover knowledge and obtain the tendency and association among the events.
本文针对目前国际和国内多媒体数据挖掘技术的发展现状和趋势，首先讨论了数据挖掘和知识发现的基本理论；然后分析了网络信息检索与Web挖掘的特征，包括挖掘对象的特征、挖掘和知识发现所需的理论和技术，接着研究了多媒体数据挖掘的特点和技术；进而提出了一个基于Web的多媒体数据挖掘系统的框架结构模型，并对其功能模块进行了详细的分析和设计，设计了媒体特征库中的知识表示方法，并提出了一种联合查询的优化方案和两种多媒体数据挖掘算法。
3.
This paper analyzes the technology of multimedia data mining and Web mining,proposes a multimedia data mining web service system convening the function of Web multimedia information mining and Web multimedia data mining.
分析了多媒体数据挖掘和Web挖掘技术,提出了一个融合了Web多媒体信息挖掘和Web多媒体数据挖掘服务功能为一体的Web服务多媒体数据挖掘系统的设计思路,并分析图像、视频和音频的核心关联规则。
3) multimedia data model
多媒体数据模型
1.
Existing multimedia data models such as the of multimedia data model based on the of Non First Normal Form (NF2), object oriented data models and hyper media data models do not meet the needs of MGIS.
但现有的几种多媒体数据模型( NF2模型、面向对象模型和超媒体模型等 )尚不能满足MGIS数据管理的要求。
2.
In this paper, the characteristics of the multimedia data model has been analyzed.
分析了多媒体空间数据模型的特点，基于关系数据库理论，提出了一种组织和存储多媒体空间数据的有效模型──NF~2的多媒体数据模型，它是传统关系模型的扩展。
4) data models/multimedia
数据模型/多媒体
5) data mining model
数据挖掘模型
1.
The paper gives a data mining model in the fire protection system.
介绍了数据挖掘技术的概念及功能 ,并结合消防的现状讨论了数据挖掘在消防领域中的应用 ,构造了一个消防系统数据挖掘模
2.
In order to quantify and evaluate university teacher s research achievement scientifically,it is presented to combine MADM(multiple attribute decision making) with decision tree to establish data mining model.
在此,提出结合MADM(多属性决策)与数据挖掘的决策树ID3算法建立数据挖掘模型,以高校教师科研业绩为对象,科学地进行量化评估,从而为决策者的管理工作提供更加客观的信息。
3.
This paper illustrates the definition and feature of web data mining, introduces the xml-based web data mining model, and research the applications of web mining and the application of electronic business especially.
阐述了Web数据挖掘的概念和特征,在分析XML技术的基础上,介绍了基于XML的Web数据挖掘模型,并对Web数据挖掘的应用领域和范围,尤其是在电子商务方面的应用进行了探讨。
6) Data mining models
数据挖掘模型
1.
Based on decision tree algorithm of data mining and general decision support objects (DSO), an efficient model-building tool, this paper designed and implemented the decision tree formed data mining models and used them to the daily load forecasting in terms of the weather-load database of district power network.
基于数据挖掘决策树算法和通用的决策支持对象(DSO)建模工具,结合区域电网气象负荷数据库设计与实现了决策树形式的数据挖掘模型并运用于日负荷预测。
补充资料：多媒体数据库
多媒体数据库
multimedia database
duomeiti Shuiuku多媒体数据库(multin长月ia da纽base)包括文本、图形、图象、动画、声音、视频图象等多种媒体多·154·多信息的数据库。由于一般的数据库管理系统处理的是字符、数值等结构化的信息，无法处理图形、图象、声音等大量非结构化的多媒体信息，因而出现了这一综合计算机图形学、数字圈象处理和一般数据库等技术的多媒体数据库应用研究学科，它是一种管理多种媒体信息的有效手段。 多媒体数据库系统，已经经历了近十年的研究与发展。80年代中期以后，国际上相继出现了一些多媒体数据库的原型系统。近年来，大容量光盘、高速中央处理器、高速数字信号处理器以及宽带网络等硬件技术的发展，为多媒体数据库从研究到应用的发展提供了良好的物理基础，商品化的多媒体数据库系统已开始出现。 多媒体数据具有复合性、分散性、时序性等特点。复合性指媒体数据的形式多种多样，既可以是文本、图形、图象、声音、视频图象等结构化或非结构化的数据对象，也可以是通过各种数据集成而得的复合数据对象。分散性指有关联的数据可以分散地储存在不同的机器上。实时性则是指在编组时要求保证数据对象之间时间上的同步和空间上的衔接。 由于多媒体数据的以上特点，使得多媒体数据库的研究除了数据存储管理、数据共享、并发控制、事务处理等内容之外，还具有以下的研究内容:①支持图形、图象、动画、声音、视频图象、文字等多媒体字段类型及用户定义的特殊类型;②支持定长数据和非定长数据的集成管理;③支持复杂对象的表示和处理，要求有表示和处理对象间复杂关系的能力，有保证复杂对象完整性和一致性的机制;④对多媒体数据的处理需要有较高的实时性，以保证具有时序性的信息单元之间在时间或空间上的衔接;⑤多媒体数据库具有巨额数据量，一方面需要有光盘等巨额容量的硬件设备作支持，另一方面要求考虑多媒体数据的压缩与解压缩(参见音绷视频信号压缩技术);⑥支持多媒体操作的用户界面。 在多媒体数据库中，着重研究下列关键技术:数据模型技术、数据的存储管理与压缩、解压缩技术、多媒体数据的操作等等。 (l)数据模型技术数据模型是多媒体数据库系统的关键。多媒体信息建模的关键是如何能把多媒体信息中的各种复杂关系以形式化的方法在数据模型的层次上表示出来。多媒体数据模型分为三类:关系数据模型、面向对象的数据模型和超文本数据模型。 关系数据模型通过扩充关系数据库中的关系模型来满足多媒体数据库的需要，这包含两方面的内容。首先是引人抽象数据类型，其次是引人语义模型。
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参考词条