基于云的概念划分及其在关联采掘上的应用  

Concept Partition Based on Cloud and Its Application to Mining Association Rules

作　　者：杜鹢 李德毅 

机构地区：[1]中国电子系统工程公司网管中心,北京100840 [2]中国电子系统工程公司研究所,北京100036

出　　处：《软件学报》2001年第2期196-203,共8页Journal of Software

基　　金：国家863高科技发展计划资助!项目 (86 3- 30 6 - ZT0 6 - 0 7- 0 2 )&&

摘　　要：将数量型属性转换为布尔型属性是数量型属性关联规则采掘的主要方法 ,但如何使区间的划分合理一直是研究的热点 .传统的划分方法由于不能反映数据间的实际分布规律或者是划分的边界过硬 ,使得最终都不能得到令人容易理解的关联知识 .提出了一种基于云模型的新划分方法——云变换 ,可以有效地根据数据的实际分布将数量型属性的定义域划分为多个基于云的定性概念 ,这种划分摒弃了以前的硬划分 ,使得到的结果除了保留传统硬划分所具有的优点以外 ,也更加符合实际的数据分布和人的思维方式 ,从而最终得到概括的、易理解的、有效的关联规则 .Converting quantitative attributes into Boolean attributes is the general way for mining quantitative association rules. So how to reasonably partition domain values is very important. Traditional method can not get the easy to understand knowledge because it can not reflect the actual data distribution or the partition is too sharp. In this paper, a new method - cloud transform, which uses many concepts represented by cloud model to fit the real distribution of data, is introduced. This method can reflect the distribution of data in that domain while keeping the soft boundaries. Therefore, the discovered association rules are also easy to understand.

关 键 词：关联规则 云模型 云变换 数据采掘 数据库 概念划分 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]