基于量化扩展概念格的属性归纳算法

摘要：

在知识发现过程中用户感兴趣的往往是一些高层次、适当概括的简化信息,面向属性的归纳是目前主要的数据归约方法,一般是仅考虑原始数据所提供简单的统计信息.本文提出的基于量化扩展概念格的属性归纳算法,采用概念的爬升进行相应的泛化来完成多层、多属性归纳.与面向属性归纳算法比较,该算法的泛化路径不是唯一的,在量化扩展概念格的哈斯图中容易找到合适的泛化路径和阈值,得到满足用户要求合理的属性归纳结果,以提供用户所需的不同粒度的知识.

关键词：面向属性归纳(AOI)、概念格、概念层次、数据挖掘

所属期刊栏目：20

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60673028;国家863计划项目2006AA102239-1;安徽省自然科学基金项目050420207;上海市教育委员会科研创新基金项目08YZ120

在线出版日期：2009-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：843-848