[发明专利]一种基于概念格扩展理论的关联规则挖掘方法

权利要求书

1.一种基于概念格扩展理论的关联规则挖掘方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

A.在基础概念格构建理论的基础上，引入容限范围内的二元关系，将数据集中的对象、属性以及属性值依据所关注的关系提取，允许对象之间具有一定的差异性，构建出目标数据集的形式背景；B.对概念格上的元素进行判定，计算出概念格上的不可约元集；C.根据设置的支持度和可信度，对关联规则进行缩减，进一步提高算法的计算效率；D.计算方法复杂度，指示计算量。

2.如权利要求1所述的基于概念格扩展理论的关联规则挖掘方法，其特征在于：所述步骤A的具体实现方式为：

用三元组定义目标数据集的形式背景，记为FC＝(U,D,R)，其中U表示数据集中对象的集合，D表示对象的描述符——属性的集合，R表示U和D之间的某个二元关系，其中该关系表述为“对象U具有属性D”，记作uRd，其中u∈U,R∈R,d∈D，R只需满足对称性和自反性即可作为此处的二元关系，此时R允许对象之间具有容限内的差异性，并且关系R可以不具备传递性；

幂集U和D之间的伽罗华关系记为如下两个函数f1和f2：

∀ u i ∈ U , f 1 ( u i ) = { d i ∈ D | ∀ x ∈ u i ( u R d ) } ∀ d i ∈ D , f 2 ( d i ) = { u i ∈ U | ∀ d ∈ d i ( u R d ) } ; ]]>

进一步，将上述两个函数定义成以下两个算式：

u * = { d ∈ D | ∀ u ∈ U , ( u , d ) ∈ R } d * = { u ∈ U | ∀ d ∈ D , ( u , d ) ∈ R } ; ]]>

显然，u*计算得到了共同具有U中对象的全体属性集，d*计算得到了共同具有D中属性的全体对象集；

满足上述两个算式的序对(ui,di)即为形式背景FC上的形式概念，所有形式概念构成的集合记为L(FC)，其中L(FC)的所有的对象概念集记为LU(FC)＝{u|(u,d)∈L(FC)}，相应的属性概念集记为LD(FC)＝{d|(u,d)∈L(FC)}。