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题名属性拓扑关联规则发现
被引量：5
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作者
张涛
魏昕宇
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机构
燕山大学信息科学与工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017年第3期548-552,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61273019)资助
河北省自然科学基金项目(F2015203013)资助
+1 种基金
教育部人文社会科学研究项目(14YJC740038)资助
河北省社会科学基金项目(HB14YY005)资助
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文摘
在形式概念分析领域,属性拓扑理论提供了简洁,明确,可视化的概念计算的方法.然而,概念要求属性与对象间形成充要的双向映射关系,这一要求在大规模数据挖掘下往往过于严格.因此,本文以属性拓扑为基础,基于支持度和置信度的本质要求,提出一种属性拓扑关联规则发现算法,该方法首先构建频繁净化形式背景,由属性拓扑,直接发现二元频繁模式,并由BFSW子算法,计算三元及以上频繁模式,经过置信度检验,进而获得所需的关联规则.该算法弥补了传统概念计算中忽略属性间关联规则知识发现的不足,提供了发现属性对象间充分不必要关系的有效视角.
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关键词
属性拓扑
形式概念分析
关联规则
频繁模式
层级式模式发现算法
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Keywords
attribute topology
formal concept analysis
association rules
frequent pattern
LMPDA
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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