基于多层次概念提升的知识发现方法

摘要：

面向属性的概念提升是一种广泛使用的知识发现方法。但是随着数据属性维数的增加，属性概念层次的复杂化，面对大量的信息组合爆炸，基于集合论的传统归纳学习方法的效率变得越来越低。该文提出了一种基于遗传算法的启发式概念提升方法，在处理大规模复杂时收到了较好的效果。

关键词： 数据挖掘 属性 概念树 概念提升 遗传算法

作者: 刘明吉 李宝林 饶一梅 王秀峰

作者单位: 南开大学计算机与系统科学系(天津)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第7届中国机器学习学术会议

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 76～80

在线出版日期: 2000-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）