【摘 要】
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概念格是进行数据挖掘和规则提取的一种有效工具.目前已经提出的概念格上的规则提取方法大多是针对整个形式背景,得到的规则数目较多,规则集规模较大,且这种规则结构不便于两
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（612022018,61303008）.
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概念格是进行数据挖掘和规则提取的一种有效工具.目前已经提出的概念格上的规则提取方法大多是针对整个形式背景,得到的规则数目较多,规则集规模较大,且这种规则结构不便于两个规则集的合并.针对这个问题,本文提出一种伪规则的概念,并给出渐近式获取伪规则的方法;同时证明了通过伪规则集,用户可以根据自己的兴趣有选择地从伪规则集合中产生出所需的蕴含规则;提出了将两个伪规则集进行合并的方法,从而用户可以通过拆分合并的思想来获取规则集;最后通过实验分析验证了算法的有效性.
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