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【24h】

Rough set-based rule generation and Apriori-based rule generation from table data sets: a survey and a combination

机译：表数据集的基于粗糙集的规则生成和基于APRiori的规则生成：调查和组合

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The authors have been coping with new computational methodologies such as rough sets, information incompleteness, data mining, granular computing, etc., and developed some software tools on association rules as well as new mathematical frameworks. They simply term this research Rough sets Non-deterministic Information Analysis (RNIA). They followed several novel types of research, especially Pawlak's rough sets, Lipski's incomplete information databases, Orłowska's non-deterministic information systems, Agrawal's Apriori algorithm. These are outstanding researches related to information incompleteness, data mining, and rule generation. They have been trying to combine such novel researches, and they have been trying to realise more intelligent rule generator handling data sets with information incompleteness. This study surveys the authors’ research highlights on rule generators, and considers a combination of them.
机译：作者已经应对新的计算方法，例如粗糙集，信息不完整性，数据挖掘，粒度计算等，并在关联规则以及新的数学框架上开发了一些软件工具。他们只是术语这项研究<斜体XMLNS：MML =“http://www.w3.org/1998/math/mathml”xmlns：xlink =“http://www.w3.org/1999/xlink”>粗糙集非确定性信息分析 （ rnia ）。他们遵循几种小说类型的研究，特别是佩加拉克的研究粗糙集，lipski不完整的信息数据库，orłowska非确定性信息系统，Agrawal<斜体XMLNS：MML =“http://www.w3.org/1998/math/mathml”xmlns：xlink =“http://www.w3.org/1999/xlink”> apriori算法。这些是与信息不完整，数据挖掘和规则生成有关的突出研究。他们一直在努力结合这样的新颖研究，他们一直在尝试实现更智能的规则生成器处理数据集，以信息不完整。本研究调查了提交人的研究在规则生成器上的亮点，并考虑了它们的组合。

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