交互式关联规则挖掘：基于本体的IF-Apriori算法研究

本文主要探讨了"基于本体的交互式关联规则挖掘算法"这一主题，由作者王志愿在中国矿业大学计算机科学与技术学院进行研究。在传统的关联规则挖掘过程中，用户面临着处理大量挖掘结果的挑战，其中很多可能是已知的常识性规则，而这些并不能提供新的有价值信息。为了改进这一状况，研究人员提出了IF-Apriori交互式挖掘系统。 IF-Apriori系统的核心在于其交互性和自适应性。首先，它允许用户以规则模式的形式表达自己的先验知识，这样在挖掘过程中就可以优先考虑那些与用户已有认知相符的规则。其次，系统引入了规则模式级别的概念，用户可以根据自身的主观兴趣程度来设定每个规则模式的重要程度或置信度阈值，这样既能筛选出更有意义的规则，又减少了冗余规则的产生。 在IF-Apriori的交互迭代过程中，用户不仅可以动态地定义新的规则模式，还可以随时调整现有规则模式的级别，以适应不断变化的信息需求和知识兴趣。这种灵活性使得用户能够在挖掘过程中保持更高的控制权，提高了规则挖掘的效率和质量。 实验结果显示，IF-Apriori系统显著地降低了关联规则的数量，同时提升了规则的有用性和新颖性。这表明该方法在实际应用中具有很大的潜力，尤其是在需要处理大规模数据和追求高效率知识发现的情境下。 关键词：关联规则、规则模式、规则模式级别、IF-Apriori，都突出了研究的核心内容。该论文的研究成果对于提升关联规则挖掘的用户体验和有效性具有重要的理论价值和实践指导意义。通过IF-Apriori系统，用户能够更加智能地发掘数据中的潜在知识，从而更好地支持决策制定和知识管理。