基于概念格的规则产生集挖掘算法

被引：54

作者：

梁吉业

王俊红

机构：

[1] 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室

[2] 山西大学计算机与信息技术学院北京100080

[3] 山西大学计算机与信息技术学院太原030006

来源：

计算机研究与发展 | 2004年 / 08期

关键词：

概念格; 闭项集; 规则产生集; 规则提取;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

传统的规则提取算法产生的规则集合相当庞大 ,其中包含许多冗余的规则使用闭项集可以减少规则的数目 ,而概念格结点间的泛化和例化关系非常适用于规则提取基于概念格理论和闭项集的概念 ,提出了一种新的更有利于规则提取的格结构 ,给出了相应的基于闭标记的渐进式构造算法和规则提取算法最后提供给用户的是直观的、易理解的规则子集 ,用户可以有选择地从中推导出其他的规则实验表明该方法能够高效地挖掘规则产生集

引用

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