如何進行類比較？

類判別或比較挖掘特徵，將目標類與其對比類進行分類。目標類和對比類應該是可比較的，前提是它們具有相同的維度和屬性。例如，人員、地址和元素這三個類是不可比較的。但過去三年的銷售額是可比較的類，計算機科學候選人與物理學候選人也是可比較的類。

開發的技術可以繼續用於管理多個可比較類之間的類比較。例如，為類特徵定義的屬性泛化過程可以更改，以便在所有比較的類之間同步實現泛化。這使得某些類中的屬性可以泛化到類似的抽象級別。

例如，假設給出了 2003 年和 2004 年 AllElectronics 的銷售資料，並且可以比較這兩個類。考慮在城市、省或州以及國家級別具有抽象的維度區域。每個資料類都必須泛化到類似的位置級別。

也就是說，它們都同步泛化到城市級別、省或州級別或國家級別。這比比較，例如，2003 年溫哥華的銷售額與 2004 年美國的銷售額（即，每組銷售資料泛化到多個級別）更有幫助。

使用者必須可以選擇覆蓋包括自動的同步比較及其選擇，並在選擇時使用。有幾個過程如下所示：

• **資料收集** - 透過查詢處理收集資料庫中相關記錄的集合，並相應地將其分離到目標類和一個或一組對比類中。

• **維度相關性分析** - 如果有多個維度，則必須在這些類上實施維度相關性分析，以僅選擇高度相關的維度以進行更多分析。

• **同步泛化** - 對目標類實施泛化，使其達到使用者或專業人員指定的維度閾值管理的級別，從而產生主要目標類關係。

• **派生比較的呈現** - 生成的類比較描述可以以表格、圖形和規則的形式預期。此演示通常涉及“對比”度量，包括反映目標類和對比類之間比較的 count%（百分比計數）。

使用者可以透過對目標類和對比類使用鑽取、上卷和不同的 OLAP 操作來調節比較描述，如獲得的。

Ginni

更新於： 2022年2月16日

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