基于概念格的规则产生集挖掘算法

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传统的规则提取算法产生的规则集合相当庞大,其中包含许多冗余的规则.使用闭项集可以减少规则的数目,而概念格结点间的泛化和例化关系非常适用于规则提取.基于概念格理论和闭项集的概念,提出了一种新的更有利于规则提取的格结构,给出了相应的基于闭标记的渐进式构造算法和规则提取算法.最后提供给用户的是直观的、易理解的规则子集,用户可以有选择地从中推导出其他的规则.实验表明该方法能够高效地挖掘规则产生集.
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