谢霖铨，章恩

江西理工大学理学院，江西赣州 341000

以互信息为度量的一种规则可视化

谢霖铨，章恩

江西理工大学理学院，江西赣州 341000

概念格是一种有效的知识表示和知识发现的工具，已被成功应用于许多领域，然而在建格上大多是利用最小支持度以及置信度来进行约简操作，同时利用置信度来进行规则提取。提出以信息论的互信息来构造具有强关联规则的Hasse图，并利用互信息进行规则提取。

强关联规则；概念格；互信息；规则提取；数据挖据

1 概述

自从W ille R教授[1]首先提出形式概念分析以来，形式概念分析已被证明是进行数据分析的有力工具。在应用概念格的过程中，格的构造[2]问题以及规则提取一直是研究的热点。传统的串行可以分为批处理和渐进式构造算法。批处理算法的思想是首先生成所有的概念集合，然后再生成概念之间的直接前驱和后继关系或者是每次生成少量的概念，并将这些概念链接到节点集合中。如：Bordat算法[3]。渐进式算法的思想是先初始化概念格为空，将当前要插入的对象和现有格中的所有的形式概念作交运算，然后采取不同的行动，如Godin[4]等。规则提取有：利用支持度和信任度来提取强关联规则[5]、进行无冗余规则提取[6]、利用内涵缩减[7]进行规则提取[8]及文献[9]等。但却鲜见构成的Hasse图能直接可视化其内部的规则。

本文给出的建格方法是：首先根据形式背景利用FP-TREE的第一次扫描数据库得到项目列表，根据所得的列表……