基于粗糙集理论的关联规则挖掘

将关联规则与粗糙集理论进行了有机的结合,利用粗糙集理论有效地避免了关联规则中存在的冗余规则的情况．保留本质的和一般的规则。     

基于粗糙集理论的关联规则挖掘模型

提出了一个基于粗糙集理论的关联规则挖掘模型。介绍了该规则挖掘模型的主要步骤,模型中应用了属性约简和规则约简技术,并给出了该两个技术的算法。     

基于粗糙集的关联规则算法的研究

根据信息系统理论,从等价类和最小支持度的概念的角度,很容易找出频繁集,并通过实验证明了粗糙关联规则的高效性。     

基于粗糙集的多维关联规则挖掘方法

海量的数据使得关联规则挖掘非常耗时,而并非所有的规则都是用户感兴趣的,应用传统的挖掘方法会挖掘出许多无关信息。此外,目前大部分算法是针对单维规则的。因此,定义了一种挖掘语言使得用户可以指定感兴趣的项以及关联规则的参数（如支持度,置信度等）,并提出一种基于粗糙集理论的多维关联规则挖掘方法,动态生成频繁集和多维关联规则,减少频繁项集的生成搜索空间。实例分析验证该算法的可行性与有效性。     

基于粗糙集的焊接类型关联规则提取

为了从大量工艺数据中获得潜在的、有价值的工艺知识,提出了基于粗糙集的焊接类型关联规则提取方法。分析与焊接类型相关的属性,建立焊接类型选择的决策表,应用粗糙集属性约简删除对焊接类型选择没有影响的属性。应用Apriori算法获取频繁项集,为了减少冗余项集产生,采用不同属性的项集进行联接;应用较低的支持度和较高的置信度提取强规则。以具体的实例验证了该方法,提取的规则对焊接类型的选择有很好的参考价值。     

基于粗糙集理论的ORD关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘的重要领域之一,利用粗糙集理论来挖掘关联规则的方法已经得到广泛关注.针对不完备信息系统,提出了基于粗糙集理论的快速ORD关联规则挖掘算法.该算法首先采用基于粗糙集理论的属性约简算法进行属性约简,然后采用快速、高效的冗余项集和冗余规则修剪算法--ORD算法获取关联规则.将该算法与其它同类流行的算法在4个UCI数据集上进行实验比较,结果表明该算法性能良好.     

基于关联规则的Web日志挖掘算法研究

分析了经典的Web日志挖掘算法Apriori的特点,使其具有更高的效率。     

基于关联规则的Web日志数据分析系统

本文旨在研究基于Web环境下利用关联规则对Web日志挖掘的数据分析系统。把关联规则的概念引入到Web日志挖掘中,将用户的访问路径以关联规则的形式表现出来,其目的在于从用户访问超文本系统的行为中发现用户的访问模式。然后在Apriori挖掘算法思想的基础上,对其改造,给出了适合挖掘用户访问频繁路径的类Apriori算法。最后设计开发了一个Web日志数据分析系统。此系统主要包含三个功能模块:数据预处理模块、智能分析模块和基本分析模块     

基于关联规则的Web日志数据分析系统

本文旨在研究基于Web环境下利用关联规则对Web日志挖掘的数据分析系统。把关联规则的概念引入到web日志挖掘中,将用户的访问路径以关联规则的形式表现出来,其目的在于从用户访问超文本系统的行为中发现用户的访问模式。然后在砷riori挖掘算法思想的基础上,对其改造,给出了适合挖掘用户访问频繁路径的类Apriori算法。最后设计开发了一个Web日志数据分析系统。此系统主要包含三个功能模块：数据预处理模块、智能分析模块和基本分析模块     

基于粗糙集的关联规则挖掘方法

对粗糙集进行了相关研究,并提出一种以粗糙集理论为基础的关联规则挖掘方法,该方法首先利用粗糙集的特征属性约简算法进行属性约简,然后在构建约简决策表的基础上应用改进的Apriori算法进行关联规则挖掘。该方法的优势在于消除了不重要的属性,减少了属性数目和候选项集数量,同时只需一次扫描决策表就可产生决策规则。应用实例及实验结果分析表明该方法是一种有效而且快速的关联规则挖掘方法。     

基于Rough Set的Web日志规则挖掘

Web日志挖掘是提高Web应用系统效率的有效手段。将Web日志通过预处理形成决策表,运用Roughset理论中的区分矩阵方法进行属性约简,从而获得简洁有效的关联规则,进行用户行为的预测研究。实验效果良好。     

基于可变精度粗糙集理论的粗糙规则挖掘算法

提出了一种基于变精度粗糙集理论的规则挖掘算法.通过粗糙规则集的不确定性量度,应用遗传算法求取相对属性约简,然后根据所给阈值导出粗糙规则集,并对阈值对规则集的影响进行了事后分析.由该算法得到的规则既有一定的噪声容忍度又具备较高的准确度和覆盖度,从而能充分保证预测和分类的准确性.实例分析证明,该算法是规则挖掘的有效方法.     

基于粗糙集的规则的挖掘

随着计算机技术的发展，急剧产生海量的数据。如何从这些数据中提取有用的信息是一个重要的问题。一种新的数据分析方法——粗糙集理论被提出。该理论在分类的意义下定义了模糊性和不确定性的概念，是一种处理不确定和不精确问题的新型数学工具。文中首先对近年兴起的粗糙集的基本理论进行了讨论，在此基础上运用粗糙集理论对从数据库中规则的挖掘方法进行了研究。并通过一个实例详细地说明了具体挖掘过程，该实例说明了基于粗糙集进行规则的挖掘是较简单的。     

基于可变精度粗糙集理论的规则获取算法

为了在处理噪声数据时获得更可靠的分类规则,提出了一种粗糙规则挖掘算法.通过粗糙规则集的不确定量度,在变精度粗糙集理论下近似约简分析的基础上,引入了信息熵,建立了变精度意义下的决策表的度量方式.利用离散粒子群算法,提出一种基于粒子群优化的粗糙集知识的近似约简算法,导出了粗糙规则集.经过实例分析说明,这种算法不但具有一定的噪声容忍度,而且该算法得到的规则具有较高的正确度和覆盖度,从而保证分类的准确性.     

基于粗糙集的Web结构挖掘

Web站点是由许多Web页面构成的信息系统,随着网络的飞速发展,Web挖掘得到了越来越多的研究。如何从Web中找到与用户查询主题相关的权威页面,是Web结构挖掘的一个重要研究方向。粗糙集理论作为一种有效处理模糊和不确定信息的数学工具,由于其不需要任何先验知识,在数据挖掘领域取得了广泛的应用。文中概述了Web结构挖掘的有关概念,基于粗糙集理论,定义了Web结构挖掘的数据模型,并给出了基于粗糙集的Web结构挖掘的实现流程,分析说明了该方法的性能。     

基于变精度粗糙集的Web用户聚类方法

针对Web使用挖掘中的用户聚类问题,提出一种基于变精度粗糙集理论的粗糙聚类方法,该方法放宽经典粗糙集中不可区分关系的传递性将其扩展为相容关系,使用变精度粗糙集的相对错误分类率β来形成新的相似β上近似,从而将一个用户划分到多个聚类,该方法不需要区分用户会话,降低了数据预处理的难度,通过理论推导和实例证明了其有效性。     

基于约束的多维关联规则挖掘的粗糙集模型

提出了基于约束的多维关联规则挖掘的粗糙集模型,将约束应用到粗糙集模型中,建立一个决策表,在条件粒度和决策粒度中采用用户投票和阈值的方法。粗糙集模型可以在垂直方向上大量的减少属性,并在水平方向上清晰的聚簇纪录,因此能有效的改进关联规则挖掘的质量。     

基于粗糙集理论在公安工作中的研究

文章将基于粗糙集理论的数据挖掘算法引入公安情报工作,论述了基于粗糙集的关联规则挖掘在刑事案件中的应用实例,证明该算法在公安情报分析工作中的可行性,为公安情报工作提供新的解决方法,对于提高情报分析预测的效率、准确性,以及警力分配具有重要辅助作用。     

基于可变精度粗集理论的规则挖掘模型

文章把可变精度粗集理论应用于一个判断地区综合发展程度的系统,利用可变精度粗集理论中的口一约简算法对系统属性进行简化,并对系统的数据进行挖掘,导出隐含在其中的规则,归纳出来的规则既简单又合理,大大简化了原始数据集,以更少的指标表达了同样的知识,同时还实现了抗噪音的干扰。     

基于数据库系统的可变精度粗糙集模型

本文将粗糙集理论与关系数据库系统结合起来,使数据库的关系运算运用于粗糙集的集合操作,提出了基于SQL求可变精度粗糙集模型的近似核和近似约简的方法。由于数据库管理系统具有存取效率高,存储空间的利用率高,适合大规模数据的存储等优点,因此与普通文件的数据挖掘相比,基于SQL的可变精度粗糙集模型对于大规模数据库的处理更有效。