基于本體的多層關(guān)聯(lián)規(guī)則算法與知識(shí)管理模型研究.pdf

1、隨著國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)Internet的發(fā)展和普及，需要面對(duì)海量的信息資源，信息內(nèi)容和層次上的多元性和復(fù)雜性，特別是從海量的信息中篩選出少量自己需要的有用的信息資源時(shí)，人們有時(shí)會(huì)感到束手無(wú)策。因此，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究及知識(shí)管理是全球信息化發(fā)展的客觀要求。
　　 本文主要基于本體并利用本體的概念層次結(jié)構(gòu)，提出了基于本體的多層關(guān)聯(lián)規(guī)則算法ML_AR。關(guān)聯(lián)規(guī)則中的最關(guān)鍵因素是最小支持度，它是用來(lái)縮減搜索空間和限制生成規(guī)則的數(shù)目，如果僅用單個(gè)

2、最小支持度，就會(huì)隱含地假設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的子項(xiàng)有相同的性質(zhì)或相似的出現(xiàn)頻率，為了解決上述問題，提出了一個(gè)根據(jù)概念層次的上層支持度計(jì)算下層支持度的公式。通過該公式所得的支持度是遞減的，并且當(dāng)父層是非頻繁項(xiàng)的項(xiàng)，子層有可能是頻繁的項(xiàng)，此時(shí)還可以把符合這樣條件的項(xiàng)回收。如果計(jì)算的支持度大于父項(xiàng)支持度，說(shuō)明上層支持度選取過小，不符合實(shí)際數(shù)據(jù)，則應(yīng)重新對(duì)初始支持度進(jìn)行調(diào)整，從這方面講，該算法對(duì)初始支持度的選擇有了一定的評(píng)價(jià)。另外，針對(duì)以上挖掘出來(lái)的數(shù)據(jù)