【摘 要】
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概念格体现了概念聚类和提升的过程,是可以将知识分类的有效的形式化工具.粗集理论是进行分析模糊性不确定性数据的有力工具,可以利用不可分辨关系和不可分辨类对不确定性数据进行分类.因此对于数据仓库中各种不同类型的海量数据,融合这两种理论可以提高分类知识挖掘的效率与准确程度,有效地指导高级决策管理.本文针对数据仓库数据的特点,提出了一种融合粗集理论和概念格理论的分类知识挖掘模型.
【机 构】
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太原重型机械学院计算机科学与工程系(太原) 太原重型机械学院计算机科学与工程系(太原);北京理工大
【出 处】
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全国第十五届计算机科学与技术应用学术会议
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概念格体现了概念聚类和提升的过程,是可以将知识分类的有效的形式化工具.粗集理论是进行分析模糊性不确定性数据的有力工具,可以利用不可分辨关系和不可分辨类对不确定性数据进行分类.因此对于数据仓库中各种不同类型的海量数据,融合这两种理论可以提高分类知识挖掘的效率与准确程度,有效地指导高级决策管理.本文针对数据仓库数据的特点,提出了一种融合粗集理论和概念格理论的分类知识挖掘模型.
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