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一种近似概念格及其在知识发现中的应用研究

发布时间:2019-03-25 12:14
【摘要】:针对经典概念格基于完备形式背景,在缺值形式背景下不能很好地获取关联规则知识的问题,提出了一种τ-近似概念格来解决信息不完备背景下的知识发现问题。τ-近似概念格在偏小近似形式背景的基础上,基于区间概念格思想构建,对τ-近似概念格的构建及其关联规则提取过程进行了详细描述,并获取到了精度和可信度较高的关联规则知识。通过将其与偏小近似概念格和偏大近似概念格这两种策略进行案例分析对比,验证了它的可行性和有效性。
[Abstract]:In view of the problem that classical concept lattice is based on complete formal background and can not get the knowledge of association rules well under the background of missing form, A 蟿-approximation concept, Ge Lai, is proposed to solve the problem of knowledge discovery under the background of incomplete information. The 蟿-approximation concept lattice is constructed on the basis of the partial approximate formal background and the idea of interval concept lattice, and the concept lattice of 蟿-approximation is constructed based on the idea of interval concept lattice. The construction of 蟿-approximate concept lattice and the process of extracting association rules are described in detail, and the knowledge of association rules with high accuracy and credibility is obtained. The feasibility and effectiveness of the proposed strategy are verified by case analysis and comparison of the two strategies: the partial approximation concept lattice and the partial approximation concept lattice.
【作者单位】: 华北理工大学信息工程学院;
【基金】:河北省科技支撑计划资助项目(15210110D)
【分类号】:TP311.13

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本文编号:2446969


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