混合策略关联分类：解决small disjunction问题的新方法

"这篇论文提出了一种基于混合策略的关联分类方法，旨在解决显式学习方法在处理small disjunction问题上的不足以及Lazy方法分类效率低下的问题。通过结合这两种方法的优点，该方法首先判断待分类样本是否符合显式学习模式的特征，如果符合则使用显式模式分类，否则采用Lazy模式进行预测，最终综合两种方法的结果得出最终分类。实验结果显示，这种方法在分类准确率和执行效率上都优于传统的关联分类方法。该研究由李学明、付萌和李宾飞完成，他们来自重庆大学计算机学院，专注于数据挖掘和电子商务领域的研究。该工作得到了国家自然科学基金的支持，并在相关学术期刊发表，具有一定的学术影响力。" 在关联分类领域，显式学习方法通常依赖于发现的规则来直接对数据进行分类，但当遇到small disjunction问题时，即规则集中的部分规则覆盖范围过小，可能导致分类效果不佳。而Lazy方法虽然可以处理更复杂的情况，但其分类过程往往需要更多的计算资源，分类效率较低。混合策略的关联分类方法正是为了解决这些问题而提出的。它巧妙地将显式学习和Lazy学习结合，利用显式学习的高效性和Lazy学习的灵活性，实现了对不同类型样本的有效分类。 在算法流程中，首先对每个待分类样本进行预处理，检查其是否满足已经学习到的显式规则特征。如果待分类样本符合这些特征，那么直接应用显式规则进行分类。反之，如果样本不满足显式规则，算法会采用Lazy策略，根据样本的特性延迟决策，直到有需要时才进行分类，从而避免了不必要的计算。最后，通过比较两种方法的分类结果，选择最可能正确的类别作为最终分类结果。 实验证明，这种混合策略的关联分类方法在保持较高分类准确率的同时，显著提高了分类效率，尤其是在处理包含small disjunction问题的数据集时。这表明该方法在实际应用中具有很大的潜力，可以用于需要快速准确分类的场景，例如大规模数据挖掘项目或者实时数据分析任务。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种创新的关联分类策略，通过混合显式学习和Lazy学习的优势，解决了现有方法的局限性，提升了分类质量和速度。这一研究不仅对关联分类理论有所贡献，也为实际应用提供了有价值的解决方案。