%0 Journal Article
%T 基于量化扩展概念格的属性归纳算法*
%A 王德兴
%A 胡学钢
%A 刘晓平
%A 黄冬梅
%J 模式识别与人工智能
%P 843-848
%D 2007
%X 在知识发现过程中用户感兴趣的往往是一些高层次、适当概括的简化信息，面向属性的归纳是目前主要的数据归约方法，一般是仅考虑原始数据所提供简单的统计信息.本文提出的基于量化扩展概念格的属性归纳算法，采用概念的爬升进行相应的泛化来完成多层、多属性归纳.与面向属性归纳算法比较，该算法的泛化路径不是唯一的，在量化扩展概念格的哈斯图中容易找到合适的泛化路径和阈值，得到满足用户要求合理的属性归纳结果，以提供用户所需的不同粒度的知识.
%K 面向属性归纳(AOI)
%K 概念格
%K 概念层次
%K 数据挖掘
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract10582.shtml