基于信息压缩矩阵的增量式规则挖掘:有效提升效率
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更新于2024-08-11
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本文档主要探讨了一种基于信息压缩矩阵的增量式规则挖掘算法,该方法是在2005年由耿志强和朱群雄提出的,发表在《计算机工程》期刊上。他们的工作是对信息等价矩阵理论进行了扩展,融合了粗集理论,旨在提高数据挖掘过程中的效率和效果。
首先,作者构建了一个相对核心和相对约简的概念,这是在粗集理论框架下对原始数据进行分析的基础。相对核心表示一个属性集合对于数据实例的重要性,而相对约简则是指通过删除某些属性后,不会影响规则的有效性。这些概念的引入,使得规则挖掘过程更加精确,能够更有效地筛选出关键特征。
核心部分,作者提出了一种增量式规则挖掘算法,它允许在已有的规则集基础上进行规则和规则参数的增量更新。这种创新之处在于,相比于传统的数据挖掘方法,它避免了对整个信息向量进行冗余遍历,显著降低了算法的时间和空间复杂度。这意味着随着数据的增长或变化,新规则的发现和已有规则的更新可以更快、更高效地完成,节省了计算资源,提高了处理大规模数据的能力。
文中还提到,这个算法的应用实例验证了其可靠性和有效性。通过对比,它展示了在规则约简、获取和信息压缩方面的优越性,为信息系统的设计和优化提供了全新的思考视角和实践策略。这对于实际的信息系统开发者来说,是一个重要的进步,尤其是在大数据时代,实时性和效率成为了衡量算法性能的重要标准。
这篇论文不仅深化了信息压缩矩阵在规则挖掘中的应用,而且通过增量式学习的方式,提高了算法的实用性,为工程实践中数据挖掘任务的处理提供了实用工具和技术支持。对于那些关注数据挖掘、粗集理论、信息压缩和机器学习领域的研究人员和工程师,这篇文章无疑是一篇值得深入研究的重要文献。
2019-09-12 上传
2021-02-23 上传
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2019-07-22 上传
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