[發明專利]一種基于相似變精度粗糙集模型的知識推送規則提取方法在審
| 申請號： | 201710290504.5 | 申請日： | 2017-04-28 |
| 公開（公告）號： | CN107169059A | 公開（公告）日： | 2017-09-15 |
| 發明（設計）人： | 張發平;李麗;張清雅;吳迪;張曉剛;敬石開 | 申請（專利權）人： | 北京理工大學 |
| 主分類號： | G06F17/30 | 分類號： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京理工正陽知識產權代理事務所(普通合伙)11639 | 代理人： | 毛燕 |
| 地址： | 100081 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 相似 精度 粗糙 模型 知識 推送 規則 提取 方法 | ||
1.一種基于相似變精度粗糙集模型的知識推送規則提取方法，其特征在于：包括如下步驟：
步驟1數據預處理；
步驟1.1用戶行為記錄及數據抽取；
進行知識規則生成的基礎數據是用戶瀏覽、使用知識的行為記錄，所述的行為記錄包括用戶的個人特征信息、任務屬性、瀏覽使用的知識屬性，用戶操作系統對行為記錄進行記錄，抽取用于進行規則生成的數據；
步驟1.2數據離散化；
利用粗糙集進行規則挖掘，要求數據必須是離散的，所以需要對連續值屬性進行離散化處理；
步驟1.3決策表建立；
構建決策表，決策表的行表示用戶行為的記錄，列表示屬性集合，包括條件屬性集C和決策屬性集D，簡稱CD決策表；由于知識推送規則是根據用戶所處情境的屬性得到用戶需要知識的屬性，所以，條件屬性為情境屬性，決策屬性為知識屬性；
構建決策表時，對行與行之間的相似性進行計算，將等價的行進行合并，并統計其數量；另外為了便于討論，用字母和數字標識屬性名稱以及屬性值；
步驟1.4決策表的一致性檢驗；
構建決策表之后，需要對決策表的一致性進行檢驗，當決策屬性D完全依賴于條件屬性C，即γ(C,D)＝1時，稱決策表是完全一致的；
由于噪聲數據的影響及信息的不完備性，很難得到γ(C,D)為1的決策表；故規定一個閾值E，0<E<1，若γ(C,D)≥E，則認為決策表是滿足閾值要求的，認為是可接受的，即完成數據預處理；否則不可接受，需要重新對決策表進行調整，返回步驟1.1，重新抽取其他數據進行迭代處理；
步驟2屬性相對約簡，得到約簡后的決策表；
步驟3推送規則生成；
利用步驟2中約簡后的決策表，生成規則Tij：Des(Xi)→μDes(Yj)
步驟4推送規則驗證評估；
用部分未參與規則生成的歷史數據驗證決策規則，觀測決策結論和實際結論的差別，如果規則得到的結果正確性在可接受的范圍之內，則確認規則，如果正確性較低，一般是由于抽取的數據不能反映總體情況所導致，需要返回步驟1.1，重新抽取數據進行運算；
步驟5規則實施，提高知識推送精度；
根據步驟2中約簡后的決策表的條件屬性集合C和決策屬性集合D，收集數據，進行數據預處理工作，匹配合適的規則，把相關的決策結果推送給用戶，并記錄用戶的反饋結果，為日后的規則評價及更新積累數據，提高知識推送精度。
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