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一个新的最优简单规则挖掘算法
  • ISSN号:1000-1220
  • 期刊名称:《小型微型计算机系统》
  • 时间:0
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]广东工业大学计算机学院,广东广州510090, [2]智能技术与系统国家重点实验室,计算机科学与技术系,北京100084, [3]广州工程技术职业学院,广东广州510090
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金项目(60474072)资助;广东省自然科学基金项目(04009466)资助
中文摘要:

关联规则的提取是知识发现和数据挖掘领域中的重要问题,粗集理论是研究规则挖掘的重要的数学工具.本文研究信息系统中最优简单关联规则挖掘算法.本文利用信息关联矩阵中元素特性,对其进行变换,直接从中发现关联规则潜在的条件元,以此作为规则挖掘算法的基础.本文的算法简单直观,能挖掘出信息系统中所有最优简单规则,而且有效地避免了通常属性约简过程中的NP-hard问题.本文以一个实例证明本方法的有效性.

英文摘要:

Acquisition for association rules of information systems is an important problem of knowledge treatment and data mining, and rough sets theory is an important mathematical tools of rules mining. The paper researches the algorithm for optimal minimal mining rules in information systems. By use of the characteristic of elements in association matrix, the algorithm proposed in this paper can find the conditional elements of potential association rules including in the information systems after transforming the property elements of association matrix. The algorithm can directly simplify the mining progress of optimal minimal rules of information systems, and effectively void the NP-hard problem often occurring in the attributes reduction of information systems. An example is also given to prove the efficient lastly.

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期刊信息
  • 《小型微型计算机系统》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院沈阳计算技术研究所
  • 主编:林浒
  • 地址:沈阳市浑南新区南屏东路16号
  • 邮编:110168
  • 邮箱:xwjxt@sict.ac.cn
  • 电话:024-24696120 024-24696190-8870
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1220
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1106/TP
  • 邮发代号:8-108
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国科学引文数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:23212