个性化决策规则的发现:一种基于Rough Set的方法

发布时间：2018-03-31 09:26

  本文选题：个性化决策规则　切入点：粗糙集　出处：《控制与决策》2004年09期

【摘要】：为发现用户真正感兴趣的决策规则,利用RS理论和方法设计了个性化决策规则发掘算法.算法分为两步:首先在属性约简中通过提出的理论尽可能去除用户不感兴趣的属性的方法来找出最佳约简;然后在属性值约简中进一步去除与用户无关的属性,从而抽取个性化决策规则.从理论上论证了算法的有效性,给出了实验分析,证实了算法的可行性.
[Abstract]:To discover the decision rules that the user is truly interested in, The algorithm of personalized decision rule mining is designed by using RS theory and method. The algorithm is divided into two steps: firstly, the best reduction can be found by removing the attributes that users are not interested in by the proposed theory; Then the user-independent attributes are removed in attribute value reduction, and the personalized decision rules are extracted. The validity of the algorithm is proved theoretically, and the experimental analysis is given to verify the feasibility of the algorithm.
【作者单位】： 中南大学信息科学与工程学院 中南大学信息科学与工程学院
【基金】：国家自然科学基金重点资助项目(60234030).
【分类号】：C934

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1690128