【摘 要】
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粗糙集方法已成为数据挖掘的重要手段.由于数据挖掘需要处理大量的数据,并且数据动态递增,因而粗糙集方法需要具备处理大数据库数据的能力,以及有效处理动态递增数据的能力.
【机 构】
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浙江大学,人工智能研究所,杭州,310027
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粗糙集方法已成为数据挖掘的重要手段.由于数据挖掘需要处理大量的数据,并且数据动态递增,因而粗糙集方法需要具备处理大数据库数据的能力,以及有效处理动态递增数据的能力.然而,当前大多数粗糙集方法缺乏这些能力.对此,作者提出基于元信息的粗糙集规则增式生成方法.元信息是数据挖掘中间结果的描述,该方法首先渐增生成当前数据场的元信息,再从元信息中推导出规则.由于元信息是可重用的,因而该方法仅处理还未处理的数据,从而减少了数据挖掘的时间.同时,元信息的可重用性为数据挖掘系统的故障恢复提供了一种手段,提高了系统的鲁棒性.
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