基于量化規(guī)則格的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘及其分布處理研究.pdf

1、形式概念分析自1982年由德國(guó)的 Wille教授提出以后，近年來(lái)被廣泛用于軟件工程、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、信息檢索等領(lǐng)域。概念格是形式概念分析中的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通過(guò)Hasse圖來(lái)表現(xiàn)出概念之間的層次關(guān)系?；诟拍罡裰苯赢a(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則的時(shí)空復(fù)雜度非常高，從概念格中提取關(guān)聯(lián)規(guī)則的一般過(guò)程是分兩步進(jìn)行，先構(gòu)造概念格，然后掃描概念格來(lái)挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則，計(jì)算過(guò)程的瓶頸在于概念格的規(guī)模隨形式背景擴(kuò)大呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，提取規(guī)則的效率比較低下。本文主要圍繞量化規(guī)則格和關(guān)聯(lián)規(guī)

2、則的優(yōu)化提取做了相關(guān)研究，提出兩種規(guī)則挖掘算法，簡(jiǎn)化規(guī)則挖掘步驟，并且實(shí)現(xiàn)了最小無(wú)冗余關(guān)聯(lián)規(guī)則的分布獲取。主要研究工作包括： (1)提出了量化規(guī)則格，一種基于概念格的擴(kuò)展模型。在漸增構(gòu)格過(guò)程中能產(chǎn)生每個(gè)概念所對(duì)應(yīng)的最小項(xiàng)集集合(SLIT)，從SLIT中可以直接推導(dǎo)出精確規(guī)則和近似規(guī)則，無(wú)須重新掃描整個(gè)格結(jié)構(gòu)，計(jì)算速度和復(fù)雜性優(yōu)于基于普通概念格的規(guī)則挖掘算法。 (2)提出了一種基于量化規(guī)則格的規(guī)則漸增更新算法。對(duì)給定概念的

3、SLIT，可以直接推導(dǎo)出精確規(guī)則，結(jié)合其對(duì)應(yīng)的子概念SLIT，可以推導(dǎo)出近似規(guī)則，從而使整個(gè)規(guī)則挖掘過(guò)程整合在對(duì)概念的漸增更新中。 (3)提出了一種基于量化規(guī)則格的關(guān)聯(lián)規(guī)則分布獲取算法。分布計(jì)算是提高性能的有效方法，通過(guò)對(duì)規(guī)則挖掘過(guò)程的步驟分解，給出了關(guān)聯(lián)規(guī)則分布式提取方案，使最終的全局關(guān)聯(lián)規(guī)則由部分關(guān)聯(lián)規(guī)則合并計(jì)算產(chǎn)生。 (4)擴(kuò)展了P2P-MPI平臺(tái)。采用JAVAMPI語(yǔ)言在深騰1800機(jī)群系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)了本文算法，同時(shí)