基于本體與概念格的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘.pdf

1、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中項集之間有趣的關(guān)聯(lián)聯(lián)系。隨著大量數(shù)據(jù)不停地收集和存儲，人們對數(shù)據(jù)庫中潛在的數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系越來越感興趣。從大量商務(wù)事務(wù)記錄中發(fā)現(xiàn)有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以幫助許多商務(wù)決策的制定，如分類計劃、交叉購物和賤賣分析等等。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘作為數(shù)據(jù)挖掘研究中的主要領(lǐng)域，近年來取得了很大的研究成果，對一些經(jīng)典算法的改進(jìn)使效率得到了極大的提高。 本文研究內(nèi)容屬于捷瑪公司“基于數(shù)據(jù)倉庫的商務(wù)決策與分析系統(tǒng)”的一個子課題，筆者在參與

2、數(shù)據(jù)挖掘項目的開發(fā)的基礎(chǔ)上，研究并設(shè)計了基于本體與概念格模型的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘系統(tǒng)，提出了一種全新的思想。這對關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用具有重要的意義。 概念格通過概念的內(nèi)涵和外延以及概念節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系來表示知識，因而非常適合于從數(shù)據(jù)庫中挖掘規(guī)則。目前概念格已經(jīng)在信息檢索、軟件工程和數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域顯示出了一定的應(yīng)用價值。應(yīng)用概念格進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則的提取可以大大提高系統(tǒng)的效率，成為關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的一個全新的方法。 本文前面部分討論了關(guān)

3、聯(lián)規(guī)則的相關(guān)知識，并且介紹了本體的概念，分析了如何使用RDF&RDFS語言描述本體，在領(lǐng)域?qū)＜业闹笇?dǎo)下構(gòu)建了一個基于超市商品的食品本體。然后詳細(xì)地討論了概念格模型，在此基礎(chǔ)上將本體與概念格相結(jié)合，提出了基于本體的概念格縮減算法OCLR算法，對算法進(jìn)行了分析提出了一個衡量縮減規(guī)模的指標(biāo)——縮減率。應(yīng)用該算法思想設(shè)計并實現(xiàn)了一個關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘系統(tǒng)DMDOCL 系統(tǒng)。將本體與概念格模型相結(jié)合可以挖掘出高層關(guān)聯(lián)規(guī)則，而高層關(guān)聯(lián)規(guī)則往往更具有普遍性