再论关系数据流中增减型及循环型知识的发现 (2009年)

继续研究在以关系为单位的数据流中发现“增加”、“减少”等增减型知识以及“良性循环”、“恶性循环”等循环型知识的方法。这些方法可以发现事物间发展的联系及发展的趋势，为决策者提供更强有力的支持。特别是发现各种循环，将为决策者加强“良性循环”，增加效益与成功，摆脱“恶性循环”，避免亏损与失败，提供了重要的依据。