决策信息系统中挖掘全部决策规则的算法

• 作者: 吴耿锋 潘建国 王树锋
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 决策信息系统 粗糙集边界区域 决策规则 规则度量指标
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 22-24,27
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4793字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.06.007

摘要

在粗糙集理论的基础上,对决策信息系统中边界区域的数据进行研究,提出一种从边界区域数据中挖掘决策规则的算法--近似序列决策规则挖掘算法.在16个UCI数据集上的测试表明,该算法在规则的准确度和平均前件长度2个指标上优于ID3算法,能简洁、高效地挖掘出决策信息系统中的全部决策规则,为挖掘未知知识提供了新的思路.针对挖掘出的全部决策规则,提出新的确定性度量和一致性度量指标,用以准确地反映决策规则的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴耿锋	上海大学计算机学院	96	1482	18.0	35.0
2	王树锋	上海大学计算机学院	5	20	3.0	4.0
3	潘建国	上海大学计算机学院	7	87	4.0	7.0