阿夫申·萨拉杰赫;穆罕默德·雷扎 FlexibleQL：一种灵活且可扩展的数据挖掘查询语言。 （英语） Zbl 1170.68462号 国际期刊计算。智力。理论实践。 3，第1号，43-67（2008）. 摘要：新兴的数据挖掘工具和系统自然导致了对强大数据挖掘语言的需求。最近，已经完成了一些工作，开发了一些数据挖掘语言，但这些语言似乎没有将以下能力视为目标：1）语言的灵活性，即，现有语言支持一组预定义算法，因此强制使用这些预定义算法。2） 语言的可扩展性，即不能通过使用新的数据挖掘功能和算法来回答新的查询以满足组织需求的方式来扩展语言。3） 支持不同类型的数据挖掘算法的能力，即大多数这些语言的设计仅用于挖掘关联规则和挖掘其他数据挖掘模式，如分类和聚类，决策树和决策规则挖掘的完全支持似乎不是这些语言设计者的目标。4） 在这些语言中，对发现的模式进行后处理以供以后使用，以及对要挖掘的数据进行预处理似乎很薄弱。在本文中，我们尝试在设计我们的灵活挖掘查询语言FlexibleQL时考虑以下几点。我们展示了FlexibleQL在用户可以选择和配置所需数据挖掘过程的场景中的灵活性。此外，FlexibleQL是可扩展的，语言系统的管理员可以扩展该语言，以便使用新的挖掘算法和工具来回答更多的归纳查询。因此，可以满足新的组织和管理需求。此外，FlexibleQL具有数据采样功能，使用户可以对随机选择的大容量数据部分而不是所有数据运行数据挖掘算法，以提高挖掘过程的运行时性能。此外，FlexibleQL还将数据挖掘的结果以特殊格式保存，供用户（系统管理员）使用，并具有更大的挖掘规则后处理能力，以供以后使用。 MSC公司： 第68页，共15页 数据库理论 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：灵活的数据挖掘语言 软件：灵活QL PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Salajegheh}和\textit{M.Reza}，国际计算机杂志。智力。理论与实践。3，编号1，43-67（2008；Zbl 1170.68462）