基于权重联系度粗集理论的增量式知识发现

• 作者: 刘高峰 牟廉明
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 增量式 知识发现 权重联系度 信息系统
• 年，卷（期）: 2008,（8）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 78-81,97
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 5576字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.08.022

摘要

在实际生活中,信息系统的增量数据会不断产生,如何充分利用以前计算的结果结合新产生的数据进行新的知识发现,这是有意义的.针对这样的问题,提出了基于权得联系度的粗集模型,它着重考虑了条件属性重要性存在差异来建立粗集模型,而条件属性重要性可以通过以前数据的知识发现计算出来,于是利用基于权重联系度的粗集模型在对新产生的数据进行知识发现时.利用了以前的数据信息.建立了基于权重联系度的粗集模型及其对应的属性和属性值约简理论,最后通过一个示例来演示增量式知识发现的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘高峰	内江师范学院数学系	17	60	4.0	7.0
2	牟廉明	内江师范学院数学系	46	187	7.0	11.0