基于邻域粒化的多数据源高投票决策规则的挖掘

发布时间：2018-04-11 01:38

  本文选题：邻域粒化 + 多数据源　； 参考：《南京大学学报(自然科学)》2017年06期

【摘要】：多数据源高投票决策规则挖掘是指从多数据源中挖掘存在大部分数据源且具有重要意义的决策规则,此类规则在银行理财产品营销、市场营销、疾病诊断等领域中具有指导性作用.利用样本邻域粒化来构建决策规则的表现形式,在此基础上定义了覆盖度、投票数等多种决策规则的度量指标,用以挖掘满足这些度量指标的高投票决策规则.实验结果验证了所提算法挖掘多源决策信息系统中的高投票决策规则挖掘的有效性.
[Abstract]:The mining of high voting decision rules from multiple data sources refers to the decision rules which have great significance and exist in most data sources. This kind of rules is used in the marketing and marketing of bank financial products.Disease diagnosis and other fields have a guiding role.The representation of decision rules is constructed by means of sample neighborhood granulation. On this basis, the measures of coverage, voting number and other decision rules are defined, which are used to mine the high voting decision rules that satisfy these metrics.The experimental results show that the proposed algorithm is effective in mining high voting decision rules in multi-source decision information systems.
【作者单位】： 闽南师范大学计算机学院;数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室;闽南师范大学数学与统计学院;
【基金】：国家自然科学基金(61672272,61303131,61603173) 福建省高校新世纪优秀人才支持计划
【分类号】：TP311.13

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本文编号：1733894