【摘 要】
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该文从属性的重要性和频度两个角度出发提出了一种结合二者的启发式约简算法,该算法以核和用户的偏好属性集为约简的基础,在结合二者优点的同时不仅利用了核的广泛性(核是所
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该文从属性的重要性和频度两个角度出发提出了一种结合二者的启发式约简算法,该算法以核和用户的偏好属性集为约简的基础,在结合二者优点的同时不仅利用了核的广泛性(核是所有约简的交集),而且又能有效利用用户的背景知识或领域知识和经验.同时,该论文利用关联规则挖掘的思想,把支持度和置信度引入到粗集理论中来,提出了基于规则支持度和置信度的决策规则挖掘算法,该算法能有效的提取出用户感兴趣的规则.
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