用语言云模型发掘关联规则

该文提出用语言云模型用于kdd中知识表达和不确定性处理,引入了多维云模型作为一维模型的扩展.语言云的数字特征量将语言值的模糊性和随机性用统一的方式巧妙地综合到一起,基于云模型的概念层次结构可以跨越定量和定性知识之间的鸿沟.为了发现强关联规则,属性值要在较高的概念层上泛化,同时允许相邻属性值或语言项间有重叠.这种软划分可以模仿人类的思想,使发现的知识具有稳健性.将基于云模型的泛化方法与apriori算法结合起来,从空间数据库中发掘关联规则.试验显示了其有效性、高效性和灵活性.