基于DL关联εL++规则挖掘的归纳知识发现
DL association εL++ rules mining based inductive knowledge discovery
安阳工学院 计算机科学与信息工程学院, 河南 安阳 455000
摘要
为了从不完整和动态的数据中发现知识，提出了一种基于DL关联εL++规则和归纳推理的一致知识发现。首先通过对描述逻辑εL++规则和演化本体的知识动态性地分析得到了演化本体中的归纳推理学习，它是基于原子集支持度和权值以及关联εL++规则的置信度，通过挖掘εL++规则来实现的；其次，通过获得具有最小支持度和最小权值的代表性关联DLεL++规则，实现对重要规则的精确识别，从而实现归纳知识发现。采用来自于某市历史数据的实验结果表明，提出的方法相比于现有的主流方法在演化本体和动态语义数据中的知识发现不仅有很好的扩展性，而且有更高的准确性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(U1204613)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.01.0008
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第7期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1974-1978,1998
文章编号: 1001-3695(2020)07-011-1974-05
发布历史
[2020-07-05] 印刷出版
引用本文
李春雨. 基于DL关联εL++规则挖掘的归纳知识发现 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (7): 1974-1978,1998. (Li Chunyu. DL association εL++ rules mining based inductive knowledge discovery [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (7): 1974-1978,1998. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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