基于概念格的多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則可視化挖掘.pdf_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩103頁(yè)未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、多值關(guān)聯(lián)規(guī)則可視化挖掘是借助可視化技術(shù)來(lái)描述數(shù)據(jù)庫(kù)中多值數(shù)據(jù)項(xiàng)(屬性、變量)之間存在的潛在頻繁模式和相關(guān)關(guān)系??梢暬夹g(shù)能夠無(wú)縫的集成到關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)過(guò)程中,將挖掘結(jié)果直觀清晰地展現(xiàn)出來(lái),用戶能夠更快、更容易地識(shí)別出隱藏在數(shù)據(jù)內(nèi)部的有用信息,提高決策效率。作為知識(shí)的一種可視化表現(xiàn)形式,概念格已經(jīng)被人們應(yīng)用到數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。文章利用概念格理論提出了多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則可視化挖掘解決方案,通過(guò)數(shù)據(jù)源可視化、交互式參數(shù)調(diào)整與可視化挖掘過(guò)程、多值屬性關(guān)

2、聯(lián)規(guī)則挖掘算法、頻繁項(xiàng)集與關(guān)聯(lián)規(guī)則的可視化以及關(guān)聯(lián)規(guī)則的知識(shí)表示等機(jī)制,使用戶可不依賴領(lǐng)域?qū)<抑苯舆M(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則可視化挖掘。該方案在提高挖掘效率的同時(shí),提高了挖掘結(jié)果的可用性。
   論文以研究和實(shí)現(xiàn)基于概念格的多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則可視化挖掘?yàn)楹诵模饕隽艘韵聨追矫婀ぷ?
   1.運(yùn)用概念格理論給出了適合關(guān)聯(lián)規(guī)則可視化挖掘的多值屬性數(shù)據(jù)分類(lèi),并建立了較為完善的挖掘過(guò)程參數(shù)調(diào)整機(jī)制。
   根據(jù)某省全員人口數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

3、,結(jié)合概念格理論給出了適合多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則可視化挖掘的多值背景定義,將其分為數(shù)值型多值屬性、區(qū)間型多值屬性和類(lèi)別型多值屬性三類(lèi);建立了以支持度、置信度、關(guān)鍵屬性因子和概念層因子為基礎(chǔ)的參數(shù)調(diào)整機(jī)制,在整個(gè)挖掘過(guò)程中通過(guò)調(diào)整相關(guān)參數(shù)的大小來(lái)挖掘相應(yīng)的頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則,方便用戶選擇關(guān)鍵屬性值進(jìn)行規(guī)則挖掘分析,提高算法運(yùn)行速度和挖掘效率。
   2.提出了基于關(guān)鍵屬性因子和概念層因子的Apriori改進(jìn)算法。
   針對(duì)傳統(tǒng)

4、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法用戶無(wú)法選擇關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、不利于處理多值屬性數(shù)據(jù)及效率低下等問(wèn)題,提出了基于關(guān)鍵屬性因子KAF因子和概念層因子CHF因子的Apriori改進(jìn)算法進(jìn)行多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。同Apriori算法相比,改進(jìn)后的挖掘算法在執(zhí)行速度和挖掘效率上具有更好的性能表現(xiàn)。
   3.給出了基于概念格的多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則可視化方法。
   由于傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則可視化方法無(wú)法展現(xiàn)數(shù)據(jù)間的頻繁模式和關(guān)系、缺乏多模式展現(xiàn)形式等,提出

5、了一種新的多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則可視化算法。通過(guò)引入概念格把多值屬性數(shù)據(jù)項(xiàng)有機(jī)地組織起來(lái),使數(shù)據(jù)之間的關(guān)系通過(guò)概念格節(jié)點(diǎn)的泛化與特化關(guān)系直觀地體現(xiàn)出來(lái),不僅便于用戶對(duì)頻繁項(xiàng)集進(jìn)行可視化展示和動(dòng)態(tài)分析,而且實(shí)現(xiàn)了一對(duì)一、一對(duì)多、多對(duì)一、多對(duì)多以及概念分層的多模式關(guān)聯(lián)規(guī)則可視化展示。
   4.給出了基于概念圖的關(guān)聯(lián)規(guī)則知識(shí)表示方法。
   鑒于傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則表示方式無(wú)法展現(xiàn)領(lǐng)域知識(shí)、數(shù)據(jù)項(xiàng)間的關(guān)系及規(guī)則中所隱含的信息等問(wèn)題,提出了

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論