一种新的面向属性归纳中概念层次技术研究
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New concept hierarchy optimization method in attribute-oriented induction
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    面向属性归纳的方法目前是数据挖掘主要技术之一. 在分析基本的面向属性归纳算法不足 的基础上,提出了一种概念层次优化技术,包括:将基于规则的概念图转化成一棵概念树;对于不平 衡的概念树,再转化成平衡的概念树;用节点集合来记录数据库中每个元组在概念层次中的泛化路 径. 利用置信度、支持度和LS 充分性因子等评价指标对学习结果进行取舍. 最后,将算法在爱尔兰 教育经历数据库分析中进行了应用测试,结果显示了算法更加有效,适用性更强

    Abstract:

    Attribute2oriented induction (AOI) approach is becoming one of the main techniques in data mining. In this paper , the basic AOI algorithm is described and its shortage is given. Then a new concept hierarchy optimiza2 tion method is presented. The rule2based concept graph is covered into concept tree ; the unbalanced tree ; is then covered into a balanced tree if concept tree is an unbalanced one ; the induction path of each node in the concept tree is recorded as node aggregate. The learning results are evaluated with support , confidence and LS sufficient fac2 tor. The algorithm is applied to Irish Educational Transitions Data , and results show that it is more effective and more suitable

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孙华梅 郭茂祖 焦 杰 黄梯云.一种新的面向属性归纳中概念层次技术研究[J].管理科学学报,2004,7(1):

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