【摘 要】
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面向属性归纳的方法目前是数据挖掘主要技术之一.在分析基本的面向属性归纳算法不足的基础上,提出了一种概念层次优化技术,包括:将基于规则的概念图转化成一棵概念树;对于不
【机 构】
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哈尔滨工业大学管理学院,哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70071008);黑龙江省博士后科研启动基金资助项目;哈尔滨工业大学校基金资助项目(HIT.2002.78);国家"863"计划资助项目(2003AA118030).
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面向属性归纳的方法目前是数据挖掘主要技术之一.在分析基本的面向属性归纳算法不足的基础上,提出了一种概念层次优化技术,包括:将基于规则的概念图转化成一棵概念树;对于不平衡的概念树,再转化成平衡的概念树;用节点集合来记录数据库中每个元组在概念层次中的泛化路径.利用置信度、支持度和LS充分性因子等评价指标对学习结果进行取舍.最后,将算法在爱尔兰教育经历数据库分析中进行了应用测试,结果显示了算法更加有效,适用性更强.
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