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基于本体的模糊关联规则算法

Algorithm for Fuzzy Correlative Rules Based on Ontology
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摘要 模糊关联产生的大量候选数据项集使得在大型数据库中数据处理效率很低;提出基于本体的模糊关联规则挖掘系统;通过利用领域本体提高模糊关联规则挖掘效果,改变了挖掘算法,提出新规则.实验表明得到的新规则更有意义. Fuzzy correlation is faced with a major drawback in handling large dataset for it often produces a huge number of candidate data collections. A noumenon-based fuzzy correlative rule mining system was proposed, which could promote the mining efficiency by making use of domain ontology. The efficiency and advantages of this algorithm were approved by experimental results.
作者 吕刚 郑诚
机构地区 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 安徽大学计算机科学与技术学院 合肥学院计算机科学与技术系
出处 《合肥学院学报（自然科学版）》 2009年第2期29-32,共4页 Journal of Hefei University :Natural Sciences
基金 安徽省自然科学基金项目(050420204) 安徽省教育厅高校自然科学研究基金项目(2006KJ055B) 合肥学院自然科学研究发展基金项目(08KY033ZR)资助
关键词 本体 模糊关联规则 元规则 ontology fuzzy correlative rule meta rule
分类号 TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
  • 相关文献

参考文献9

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共引文献802

合肥学院学报（自然科学版）
2009年 第2期

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