基于ILP的多關(guān)系關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘(MRDM)算法研究.pdf

1、基于屬性-值的學(xué)習(xí)方法的命題化算法是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的的傳統(tǒng)方法，即，每一個事實都以的（屬性，值）元組形式表示。這種表示形式中，屬性種類是固定的，每個屬性有一個給定的值與之對應(yīng)，所以數(shù)據(jù)集可以被看做關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的一個表或關(guān)系。表中的每一行對應(yīng)于一個樣例，而每一列對應(yīng)于一個屬性。實際情況是，關(guān)系數(shù)據(jù)庫為了有效地組織和訪問數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)復(fù)雜，且以多關(guān)系的形式組織。關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)表達(dá)了位于不同關(guān)系中的元組間的聯(lián)系，而這種聯(lián)系體現(xiàn)了問題域

2、中某些重要的背景知識和樣例信息的結(jié)構(gòu)內(nèi)容。屬性-值學(xué)習(xí)方法只適應(yīng)單表無法直接利用這類聯(lián)系及其蘊涵的信息內(nèi)容，因而無法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中隱藏的復(fù)雜模式。雖然在理論上多個關(guān)系表可以轉(zhuǎn)化到一個單表中，但事實上有許多實際問題無法避免。
　　 歸納邏輯程序設(shè)計(InductiveLogicProgramming，簡記為ILP）是機器學(xué)習(xí)與邏輯程序設(shè)計的交叉領(lǐng)域，以ILP為基礎(chǔ)的多關(guān)系數(shù)據(jù)挖掘，致力于發(fā)現(xiàn)關(guān)系數(shù)據(jù)庫中涉及多個關(guān)系的復(fù)雜模式。多關(guān)系

3、數(shù)據(jù)挖掘可以直接在多個關(guān)系表上分析數(shù)據(jù)而無需向單一數(shù)據(jù)表的轉(zhuǎn)換。由于其模式表示語言采用了一階謂詞邏輯語言，與命題邏輯語言相比表達(dá)力更強，能夠表達(dá)更復(fù)雜的模式并方便的利用背景（領(lǐng)域）知識，應(yīng)用也更為廣泛，基于ILP的多關(guān)系數(shù)據(jù)挖掘成為目前研究的熱點。
　　 本文比較系統(tǒng)和完整的介紹和分析了多關(guān)系關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的理論基礎(chǔ)和相關(guān)研究，主要工作如下：
　　 ①綜合前人的工作，根據(jù)相關(guān)的文獻(xiàn)，綜述了多關(guān)系關(guān)聯(lián)規(guī)則相關(guān)概念、性質(zhì)、挖掘

4、方法、面臨的主要問題；
　　 ②研究了數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典算法Apriori和FP-增長、并根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)，結(jié)合自身研究，分析了算法的提出、特點和算法步驟，并對的功能進(jìn)行了分析。
　　 ③研究了ILP技術(shù)的定義、形式化描述以及PROLOG語言的理論基礎(chǔ)及運行機制。
　　 ④分析了多關(guān)系關(guān)聯(lián)規(guī)則代表性算法WARMR和FARMER，并分析其優(yōu)缺點，并簡單介紹了WARMR的拓展算法WARMeR。
　　 ⑤通過實驗平臺，