基于扩展概念格的属性归纳算法

王德兴; 胡学钢; 刘晓平; 黄冬梅

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基于扩展概念格的属性归纳算法

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由于面向属性归纳在进行属性归纳时难以设置适当的阈值,往往会造成概念提升的结果过于一般化或特殊,为此提出了基于扩展概念格的属性归纳算法.在扩展概念格中进行概念提升实现数据泛化,并根据相应的泛化路径,在相应哈斯图上找到合适的泛化阈值,进而得到较好的属性归纳结果.研究结果表明,基于扩展概念格的属性归纳算法在进行属性归纳过程中保留了完备的信息,减少了属性归纳的计算工作量,并具有直观、简捷的特点.

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来源
《上海交通大学学报》 |2009年第3期|476-479|共5页
作者
王德兴; 胡学钢; 刘晓平; 黄冬梅;
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作者单位

上海海洋大学信息学院;

上海201306;

合肥工业大学计算机与信息学院;

合肥230009;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
属性归纳; 概念格; 概念层次; 数据挖掘;

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