基于多层关联规则的概念分层知识库中知识发现的研究

论文摘要

数据挖掘,也可以称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database,KDD),是近年来随着数据库和人工智能技术的发展而出现的一个新兴的研究领域。从数据库中提取出有用的知识、发现模式中的关联规则是其中一种重要的方法。与经典的关联规则发现研究相比,目前的研究内容已经从单一概念层次的关联规则发现发展到多概念层次的关联规则发现。运用抽象层次的概念,有可能发现新的更为抽象的规则。在很多具体应用中,发现规则可以作用到数据库的不同层面上。把知识发现与知识获取相融合是有效地解决专家系统知识获取瓶颈问题的一种新途径。本文根据多层关联规则发现的概念在分层知识库中进行高层次知识的发现,并以此作为专家系统领域知识获取的辅助手段。本文还进行了系统设计、概念层次结构编码、算法优化、系统实现等方面的研究与开发。本文的主要成果是:1)提出一种基于概念分层的数据预处理及领域知识表示方法——层次结构的编码方法,进而提出把概念分层表示出的领域知识作为发现对象的“知识库中知识发现”的新概念。2)提出了把在知识库中发现新知识作为专家系统知识获取手段的新思路,由知识发现得到的规则可以直接以产生式规则的形式存放到专家系统的知识库中;并在此基础上提出一种知识发现在专家系统中应用的基本框架。3)将概念分层理论与多层关联规则发现算法相结合,提出并实现了一个基于多层关联规则发现的概念分层知识库中知识发现(KDCHK)系统。该系统具备多种领域知识的概念分层表示功能、事务表编制功能,实现了知识发现的基本功能。运用该系统对糖尿病并发症关联知识发现进行了实验,取得了较好的实验结果。该系统扩展性好,通用性强,可应用于医疗、商业、银行、农业、工业、金融、军事等多个领域。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景与意义
• 1.2 数据挖掘
• 1.2.1 数据挖掘定义
• 1.2.2 KDD过程
• 1.2.3 KDD的主要研究方向
• 1.3 专家系统中知识获取的瓶颈问题
• 1.4 拟解决的问题
• 1.5 本论文的结构
• 第二章 知识发现研究
• 2.1 数据库中知识发现（KDD）研究
• 2.1.1 KDD的定义
• 2.1.2 KDD的特点
• 2.2 范例库中知识发现（KDC）研究
• 2.2.1 范例推理（CBR）
• 2.2.2 基于知识发现的范例推理
• 2.2.3 范例库中知识发现的主要目标
• 2.3 知识库中新的知识发现（KDK）研究
• 2.3.1 基于属性的知识表示方法
• 2.3.2 产生式规则形式的规则发现算法
• 2.4 知识发现的种类
• 2.5 知识发现的方法
• 2.5.1 统计方法
• 2.5.2 机器学习方法
• 2.5.3 计算智能方法
• 2.5.4 可视化数据挖掘
• 2.6 小结
• 第三章 概念分层研究
• 3.1 概念分层（Concept Hierarchy）的基本概念
• 3.1.1 几个定义
• 3.1.2 概念分层树的组织
• 3.2 概念分层的类型
• 3.2.1 模式分层
• 3.2.2 集合分组分层
• 3.2.3 操作导出的分层
• 3.2.4 基于规则的分层
• 3.3 基于概念分层的知识表示
• 3.3.1 层次分类系统
• 3.3.2 分类和编码问题
• 3.4 离散化和概念分层的产生
• 3.5 概念分层在KDK中的作用
• 3.6 小结
• 第四章 多层关联规则挖掘算法研究
• 4.1 单层关联规则（Single-Level Association Rules）
• 4.1.1 发现关联规则的背景
• 4.1.2 关联规则的定义
• 4.1.3 关联规则的典型算法
• 4.1.4 关联规则算法的分析
• 4.2 多层关联规则（Multiple-Level Association Rules）
• 4.2.1 一致支持度
• 4.2.2 递减支持度
• 4.3 一种混合分类模型的关联规则树
• 4.3.1 背景知识
• 4.3.2 关联规则树分类模型
• 4.4 关联规则冗余性的处理
• 4.5 小结
• 第五章 知识发现在专家系统中应用研究
• 5.1 专家系统的知识获取
• 5.1.1 专家系统
• 5.1.2 知识获取
• 5.1.3 知识获取和知识发现的融合
• 5.2 专家系统的知识表示
• 5.2.1 医学领域（糖尿病关联）知识的概念分层表示
• 5.2.2 概念分层树的编码
• 5.3 概念分层知识库中知识发现方法
• 5.3.1 多层关联规则挖掘方法在概念分层知识库中应用
• 5.3.2 混合层（Mixed Hierarchies）关联规则挖掘
• 5.3.3 交叉层（Cross Hierarchies）关联规则挖掘
• 5.4 知识检验
• 5.5 知识发现与专家系统的集成方式
• 5.6 小结
• 第六章 概念分层知识库中知识发现（KDCHK）系统设计
• 6.1 体系结构
• 6.2 KDCHK操作流程图
• 6.3 应用举例
• 6.4 小结
• 第七章 总结与展望
• 7.1 总结
• 7.2 展望
• 参考文献
• 发表论文和参加科研情况说明
• 致谢