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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.
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文献信息
篇名 基于权重联系度粗集理论的增量式知识发现
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
研究方向 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
五维指标
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
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研究主题发展历程
节点文献
增量式
知识发现
权重联系度
信息系统
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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39068
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