摘要：现有的知识获取算法所挖掘出的规则太多,不易理解;规则描述太过具体,容易造成过拟合。为此,本文提出了多粒度层次序贯三支决策模型。首先引入概念层次树将目标概念泛化,构建多层次决策表,并设计了多粒度层次序贯三支决策模型,从多视角、多层次计算3个概率区域并获取相应的泛化层次决策规则。最后,通过实验证明了模型的有效性。本模型为知识获取提供了新的视角并丰富了多粒度三支决策的研究。

摘要：据全球权威的IT研究与咨询公司Gartner于2013年9月发布的大数据分析报告显示,全球范围内的媒体和通信行业以及银行金融业站在了大数据投资的最前沿.相比之下,出版业作为文化产业,承载着文化传播与文化传承的社会功能,然而在利用大数据洞悉读者需求上表现欠佳,所以,如何借助不断增长的大数据进行信息和知识的搜集、组织和传播,成为出版企业亟待解决的问题.

摘要：本文首先研究了基本的面向属性归纳,提出了从网站用户登录信息中挖掘用户特征规则的思路。问题从解决多属性归纳着手,特点是首先建立概念树,然后用条件属性组合与约束的方法进行挖掘。实验表明,本文设计的模型能客观地描述客户行为,为从Web信息挖掘客户特征规则提出了一条有效的途径。