动态决策系统中的几何挖掘算法——概念格  

Geometric data mining algorithm of dynamic decision system——Conception lattice

作　　者：何友全[1] 肖建[1] 黄碧霞[2] 雷妍[3] 熊启军[4] 

机构地区：[1]西南交通大学电气工程学院,四川成都610031 [2]西南交通大学土木工程学院,四川成都610031 [3]西南交通大学经济管理学院,四川成都610031 [4]襄樊学院电气信息工程系,湖北襄樊441053

出　　处：《控制与决策》2004年第8期957-960,共4页Control and Decision

基　　金：国家自然科学基金资助项目(69774024);湖北省教育厅基金资助项目(2002D06001).

摘　　要：探讨了一种基于概念格的几何数据挖掘算法,根据不动点理论和伽罗瓦连接原理,在数据库中寻找大于一定支持度的闭项目集,分解闭项目集便可得到数据间的关联关系.实验结果表明,此方法适用于决策系统,并且挖掘效率较高.A new geometric data mining algorithm based on conception lattice is discussed. According to fixed point theory and Galois connection principle, frequent closed itemset that is larger than conditional support rate can be found. The association rule between data can be obtained by subdividing the itemset. Experiment shows that the method is useful and efficient in the decision support system.

关 键 词：动态决策 数据仓库 数据挖掘 概念格 

分 类 号：TM76[电气工程—电力系统及自动化] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]