資料庫中之知識發掘

Abstract

本計畫探討有關在資料庫中學習的問題.隨 著資訊科技的進步,資料庫系統已被大量的應 用在各種領域,而資料庫裡的資料量也愈來愈 多.在大量的資料中隱藏著許多可以幫助我們 更有效率地處理資料庫的各種動作、提供資料 庫的一些抽象總結或是資料庫中資料彼此之間 的一般規律的知識.若能自動自資料庫中擷取 這些知識,則一個資料庫的使用價值必然大為 提升.我們的計畫即是針對如何自一個資料庫 中擷出知識的課題進行研究.對在資料庫中學 習的工作,我們將之區分為三個階段:先將有興 趣的知識型態或有相關的資料部份表示出來, 接著再根據所指出的知識型態或部份資料,利用機器學習之計算法則得到一些知識片段,最 後,再將所得的知識片段加以評估或修飾以確 保所得的為有用的知識.在本計畫中,我們打算 以某一種現有的資料庫或資料庫語言為基底, 開發資料庫的三個自動學習模組.並與現有的 資料庫系統整合成為一個智慧型的資料庫系統 ,一方面增加傳統資料庫系統的執行效能,另一 方面則提供由資料庫建立一個知識庫系統的有 力工具.