【摘 要】
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在同一决策系统中,可提取满足多种不同应用的知识.但对一既定用户,不是所有知识都是必要的.如何发现仅对用户有价值的知识(称为个性化知识),是一个挑战性的研究课题.为此,设
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在同一决策系统中,可提取满足多种不同应用的知识.但对一既定用户,不是所有知识都是必要的.如何发现仅对用户有价值的知识(称为个性化知识),是一个挑战性的研究课题.为此,设计了一种面向个性化知识发现的属性约简算法.其特点是,逐步构建分辨集,以取代分辨矩阵;然后通过有关覆盖理论,在分辨集中计算用户最需要的约简.有效减少时间和空间复杂度,提高算法的效率.文中给出了实验分析与对比,证实了算法的有效性和可行性.
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