| 【项目成果摘要】 |
课题组在基于粗糙集、关联规则、概念格和决策树等的数据挖掘方法和技术上取得了一定的成果。在基于格机的数据挖掘方面,扩展格机的等标注的思想,提出了交集标注的概念,以解决多类别决策问题;在粗糙集方面,研究了粗集公理组的极小化,定义了极小粗集公理组概念,去除现有粗集公理组中隐含着的冗余性得到两个极小的粗集公理组;在关联规则方面,提出了一种新的最大频繁项目集发现算法,扩展频繁项目集到有序模式,并给出挖掘有序模式和应用其进行数据清洗的方法,提出了推荐系统中用户关联挖掘算法和支配关联规则挖掘算法;在概念格方面,给出基于搜索空间划分的串行和并行概念生成算法;在决策树方面,提出了使用属性权信息增益的决策树分类方法和使用属性权的助推组合学习方法。; |