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面向属性的概念提升是一种广泛使用的知识发现方法。但是随着数据属性维数的增加，属性概念层次的复杂化，面对大量的信息组合爆炸，基于集合论的传统归纳学习方法的效率变得越来越低。该文提出了一种基于遗传算法的启发式概念提升方法，在处理大规模复杂时收到了较好的效果。
基于多层次概念提升的知识发现方法
【摘 要】
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面向属性的概念提升是一种广泛使用的知识发现方法。但是随着数据属性维数的增加，属性概念层次的复杂化，面对大量的信息组合爆炸，基于集合论的传统归纳学习方法的效率变得越来越
【机 构】
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南开大学计算机与系统科学系(天津)
【出 处】
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第7届中国机器学习学术会议
【发表日期】
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2000年期
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