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摘要:
不完备信息系统中决策规则的提取是数据挖掘领域的重要研究问题。对不完备信息系统中决策规则的主要获取方法进行分析,以决策属性具有缺失值的不完备决策表为研究对象,提出一种基于数据优先填补的决策树规则提取算法。针对ROUSTIDA算法在数据填补时运算量较大且容易导致决策规则冲突这一问题,算法采用决策属性优先填补的思想,引入对象完备度概念对其进行改进,使用改进的ROUSTIDA算法对不完备决策表进行一次性数据填补预处理,并在限制容差关系下采用属性重要性为启发函数构建决策树,从而获得决策规则。实例表明该方法是有效的,生成的决策规则简单,且具有较高的精确度。
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文献信息
篇名 一种对象完备度优先填补的决策树规则提取算法
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 不完备信息系统 对象完备度 规则提取 决策树 数据填补
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 算法
研究方向 页码范围 264-267,294
页数 5页 分类号 TP18
字数 5255字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.05.067
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 苏守宝 皖西学院信息工程学院 49 398 12.0 17.0
3 金萍 皖西学院信息工程学院 16 68 4.0 7.0
7 陈家俊 皖西学院信息工程学院 17 61 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
不完备信息系统
对象完备度
规则提取
决策树
数据填补
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
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
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47
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101489
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