一階規(guī)則挖掘系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、作者的論文題目為"一階規(guī)則挖掘系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)",該項目得到了國家自然科學基金、北京市自然科學基金的資助.該文是對作者研究生期間所作研究工作的總結.數(shù)據(jù)挖掘技術是當前計算機技術的研究熱點之一.但當前的數(shù)據(jù)挖掘研究主要局限在命題邏輯(即屬性-值表示)的框架內,隨著數(shù)據(jù)挖掘技術處理對象范圍的擴展,存在一定的局限性.表現(xiàn)在背景知識只能以相當有限的形式加以表示;缺乏關系使得概念描述語言不適合某些應用領域.隨著歸納邏輯程序系統(tǒng)的不斷完善,源于歸納

2、邏輯程序的關系數(shù)據(jù)挖掘技術應運而生.其優(yōu)越性表現(xiàn)在:ILP建立在一階邏輯的基礎上,一階邏輯為ILP提供了大量的已被透徹理解的概念,技術和理論.一階邏輯也為ILP提供了一致的和非常有表達力的表示手段,所以在挖掘過程中可非常自然地采用背景知識.而且得到的知識表示為相關謂詞構成的規(guī)則和事實,比命題規(guī)則具有更強的表達能力,使知識的內涵更加豐富并易于人們理解.因此,ILP可克服命題規(guī)則挖掘方法的兩個主要限制:描述能力的限制與背景知識利用的限制.該

3、課題的主要研究內容是:一階謂詞邏輯是用來描述規(guī)則的最具有表現(xiàn)力和最能為人們所理解的表示方法之一,但是在現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)中,經(jīng)常會存在噪音數(shù)據(jù)和不完整數(shù)據(jù)影響規(guī)則學習的精確度.我們將研究一種算法使其能夠根據(jù)概率的評價手段學習出較好的分類規(guī)則.該次研究將集中在根據(jù)FOIL系統(tǒng)和GDT思想,來構造一個新的原型系統(tǒng)foil-gdt.此系統(tǒng)是一個基于歸納邏輯程序設計的多表數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng).它能夠為學習出的規(guī)則顯式地賦予概率規(guī)則強度值以此來評價規(guī)則的好壞,

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