概念格上规则提取的一般算法与渐进式算法

被引：62

作者：

王志海 ^{[1
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胡可云 ^{[1
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胡学钢 ^{[1
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刘宗田 ^{[1
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张奠成 ^{[1
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机构：

[1] 合肥工业大学计算机与信息学院人工智能应用研究室

来源：

计算机学报 | 1999年 / 01期

基金：

安徽省自然科学基金;

关键词：

概念格; Galois格; 规则; 数据库知识发现; 算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

许多研究表明概念格是数据分析与规则提取的一种有效工具．本文首先提出一种在对象与描述符数目较多、概念聚类具有一定规模条件下，在已建造好的概念格上有效地提取规则的算法．这种方法主要依据格结点的直接泛化来产生相应无冗余规则；然后改进了一种渐进式更新概念格与相应Ｈａｓｓｅ图的算法，并将之应用于渐进式提取规则．目前，这些方法已用于我们所开发的数据库知识发现工具原型系统中．

引用

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