模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2006, Vol. 19 Issue (3): 375-381    DOI:
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量化规则格及其渐进式构造*
李云1,刘宗田2,陈崚1,蔡俊杰1
1.扬州大学 信息工程学院 扬州 225009
2.上海大学 计算机工程与科学学院 上海 200072
Quantitative Rule Lattice and Its Incremental Construction
LI Yun1, LIU ZongTian2, CHEN Ling1, CAI JunJie1
1.Institute of Information Engineering, Yangzhou University, Yangzhou 225009
2.School of Computer Engineering and Science, Shanghai University, Shanghai 200072

全文: PDF (354 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 提取最小无冗余规则的关键是获取频繁封闭项集所对应的同交易项集集合中的最小项集.为了便于利用概念格提取这类规则,本文提出量化规则格,重点讨论在渐进构造格的过程中生成节点所对应的同交易项集中的最小项集的问题,并给出相应的算法.由于量化规则格和格节点对应的具有相同交易集的最小项集是渐进生成的,因此,它适合于从动态数据库中提取最小无冗余的关联规则并且可方便地实现规则的渐增更新.
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作者相关文章
李云
刘宗田
陈崚
蔡俊杰
关键词 频繁封闭项集同交易项集最小无冗余规则量化规则格    
Abstract:The key for extracting the minimal nonredundant rule is to obtain the least itemsets in the Set of Frequent Itemsets with the Same Tidset(SFIST) which corresponds to the frequent closed itemset. To extract such rules using the concept lattice conveniently, the Quantitative Rule Lattice(QRL) with new data structure is presented, the way obtaining the set of the least itemsets in the SFIST of the node in QRL is discussed and the relevant algorithm is provided. Due to incremental formation of QRL and the set of the least itemsets, the QRL is very suitable for both extracting the minimal nonredundant rules from the dynamic database and realizing the rule updated incrementally.
Key wordsFrequent Closed Itemset    Itemset with the Same Tidset    Minimal NonRedundant Rule    Quantitative Rule Lattice   
收稿日期: 2004-12-06     
ZTFLH: TP18  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.60575035, 60473012)、国家科技攻关计划项目(No.2003BA614A)和江苏省自然科学基金项目(No.BK2004052)资助
作者简介: 李云,男,1965年生,博士,副教授,主要研究方向为概念格、数据挖掘等.E-mail: yzliyun@163.com.刘宗田,男,1946年生,教授,博士生导师,主要研究方向为软件工程、人工智能.陈崚,男,1951年生,教授,博士生导师,主要研究方向为并行计算、系统优化等.蔡俊杰,男,1982年生,硕士研究生,主要研究方向为概念格、数据挖掘等.
引用本文:   
李云,刘宗田,陈崚,蔡俊杰. 量化规则格及其渐进式构造*[J]. 模式识别与人工智能, 2006, 19(3): 375-381. LI Yun, LIU ZongTian, CHEN Ling, CAI JunJie. Quantitative Rule Lattice and Its Incremental Construction. , 2006, 19(3): 375-381.
链接本文:  
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