特異規(guī)則及關系特異規(guī)則的研究.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘技術是當前計算機技術的研究熱點之一,關聯(lián)規(guī)則的研究是近幾年研究較多的數(shù)據(jù)挖掘方法,在數(shù)據(jù)挖掘的各種方法中應用也最為廣泛.較低支持度的項集在傳統(tǒng)的關聯(lián)規(guī)則挖掘中通常被忽略,而在這些被忽略的項集間蘊藏著有價值的知識.特異規(guī)則是關聯(lián)規(guī)則的一種,特異規(guī)則是通過分析特異數(shù)據(jù)的相關性而從特異數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的規(guī)則,特異數(shù)據(jù)代表了相對較少、與數(shù)據(jù)集中其它對象不同的對象所描述的特異實例.特異規(guī)則具有較低的支持度,通常被傳統(tǒng)的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法所忽略,特

2、異規(guī)則挖掘突破了傳統(tǒng)命題級數(shù)據(jù)挖掘的框架,所以解決特異規(guī)則挖掘問題需要一些特殊的處理技術.關系數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)關系數(shù)據(jù)庫中涉及多個表的模式,而不需將數(shù)據(jù)合并到一個表中,克服了傳統(tǒng)挖掘算法中需要多表合一的弊端.關系數(shù)據(jù)挖掘技術在歸納邏輯程序設計領域取得了較大的發(fā)展,從KDD的角度,ILP是關于關系數(shù)據(jù)挖掘技術和工具的發(fā)展,其本身就是多表學習.ILP是機器學習和邏輯程序設計的交叉學科,ILP系統(tǒng)不但能直接處理分布在多個表中的數(shù)據(jù),并能運用邏輯程

3、序表達有用的背景知識,同時還能運用強有力的邏輯語言來描述發(fā)現(xiàn)的模式.該文的工作是將關系數(shù)據(jù)挖掘技術與特異規(guī)則挖掘相結合,主要工作如下:一、目前關于特異規(guī)則的研究集中在特異數(shù)據(jù)的定義、識別,特異規(guī)則的學習僅僅是框架上的探討和學習模型的定義,還沒有實際可行的算法,該文將借助ILP技術實現(xiàn)特異規(guī)則的學習,完善了特異規(guī)則挖掘體系,并以中國統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)庫為基礎,分析了房地產價格特異的原因.二、實體是組成世界的基本對象,對應于關系數(shù)據(jù)庫表中的記錄,