【摘 要】
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该文通过在粗糙集的信息表示的基础上,由粗糙集的代数表示和信息表示的一致性,提出了一种基于信息量的粗糙集属性约简算法,该算法的基本思想是通过属性重要性的度量求出粗糙集的核,然后在核的基础上,继续依据属性重要性的度量,以约简的信息量和原属性集合的信息量相等这一准则来进行属性约简,算法简单,效率高.通过研究传统数据挖掘方法的知识评估标准最小支持度和最小置信度,发现有些知识可能被忽略,提出新增的知识评估标
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该文通过在粗糙集的信息表示的基础上,由粗糙集的代数表示和信息表示的一致性,提出了一种基于信息量的粗糙集属性约简算法,该算法的基本思想是通过属性重要性的度量求出粗糙集的核,然后在核的基础上,继续依据属性重要性的度量,以约简的信息量和原属性集合的信息量相等这一准则来进行属性约简,算法简单,效率高.通过研究传统数据挖掘方法的知识评估标准最小支持度和最小置信度,发现有些知识可能被忽略,提出新增的知识评估标准——支持度最小膨胀度和支持度最小预测值,利用这两个增加的知识评估标准,综合最小支持度和最小置信度标准,对数据库进行分部挖掘,可以得出更加深层次的有趣的知识.并举例说明了这一对新增标准的可行性.传统数据挖掘方法一般是以事务数据库为直接的挖掘对象,这就造成了必须在挖掘过程中对于庞大的事务数据库进行多次的扫描来提取知识,效率比较低.数据挖掘是为了完成知识挖掘这一任务,知识是一种频繁出现的属性集合,它实际上是一种频繁出现的属性的关联.在此基础上,该文提出了一种伴随2-频繁集的数据存储结构,作为事务数据库的附属.存入其中的是事务数据库中频繁出现(超过一种比最小支持度小的支持度阈值的一种度量标准)2元关系的集合.将数据挖掘建立在伴随2-频繁集数据的基础上,是一种很好的想法.由于伴随2-频繁集数据库本身是一种超出一个确定阀值的2-元属性集合,这样,很多对于挖掘无用的数据将不被考虑,而且它本身是对事务数据的一种泛化,数量少.以伴随2-频繁集数据库作为数据挖掘的对象,可以避免对于事务数据库的频繁扫描,很大程度上提高了挖掘的效率.该文最后一部分综合以上三个方面:以伴随2-频繁集为数据挖掘对象,利用基于信息量的粗糙集属性约简算法,以原标准加上新增的知识评估标准进行知识挖掘.这种数据挖掘方法和结构,使得算法简单,挖掘效率高,挖掘的知识中除了传统的数据挖掘方法中可以得到的那部分之外,包含着一些更加有趣的信息.因此具有很高的实际应用价值.除此之外,该文还提出了一种高效的关联规则的挖掘算法.
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