【摘 要】
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该文主要利用粗糙集和概念格进行数据挖掘,提出了基于粗糙分析的动态数据挖掘模型.该文首先利用粗糙分析的方法把数据库的基本数据进行预处理,这样不仅减少了挖掘的数据量,而
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该文主要利用粗糙集和概念格进行数据挖掘,提出了基于粗糙分析的动态数据挖掘模型.该文首先利用粗糙分析的方法把数据库的基本数据进行预处理,这样不仅减少了挖掘的数据量,而且还能对一些不确定的或有误差的数据进行处理,要么补充,要么删除,从而得到一组更有利于挖掘的数据.在此过程中,研究人员利用一种动态构造概念格的方法把经过预处理的数据以粗糙概念格这种形式的数据结构表示出来,并利用概念格所具有优越的表达特征和性质,对数据的关联规则和条件关联规则进行挖掘.这个挖掘方法不仅方法新颖,而且能克服一般算法所不能有效解决的求小支持度的关联规则的挖掘,同时还能解决其它算法所不具备的条件关联规则的挖掘.整个挖掘模式把数据挖掘的各个阶段都进行了综合,提出了一种新的挖掘思路,在实践中有较高的应用价值.
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