多维概念格与关联规则发现  

Multi-dementional concept lattice and association rules discoverey

作　　者：郭显娥[1] 王俊红[2] 

机构地区：[1]山西大同大学数学与计算机科学学院,山西大同037009 [2]山西大学计算机与信息技术学院,太原030006

出　　处：《计算机应用》2010年第4期1072-1075,共4页journal of Computer Applications

基　　金：天津市自然科学重大基金资助项目(07JCZDJC06500)

摘　　要：在引用多维数据序列对概念内涵进行不同维度的描述的基础上,提出了多维概念格的形式化定义及其构造方法;并给出了基于多维概念格的关联规则提取方法,该方法通过发现最大频繁多维数据序列研究不同维度属性之间的依赖关系。实例表明,多维概念格利于发现内容更丰富的有用信息。Based on the description of deferent dimension of concept intent using multi-dimensional data sequence,formal definition and construction method of multi-dimensional concept lattice were proposed in the paper.Also the association rules discovery method based on multi-dimensional concept latticewas given,which studied dependence relation among deferent dimension attributes thought discovering biggest frequent multi-dimensional data sequence.Examples show that multi-dimensional concept lattice helps to discover richer useful information.

关 键 词：概念格 多维概念格 维度 频繁多维序列 多维精简序列 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP311.13[自动化与计算机技术—控制科学与工程]