P-信息隐藏挖掘的数量特征及应用

郝秀梅(),李宁宁

山东财经大学数学与数量经济学院, 山东 济南 250100

收稿日期:2019-04-25出版日期:2019-09-20发布日期:2019-07-30

作者简介:郝秀梅(1965—)，女，博士，教授，研究方向为系统决策理论与方法. E-mail:hxm0912@126.com
基金资助:山东省研究生教育创新计划项目(SDYY15061)

Quantitative characteristics and applications of P-information hidden mining

Xiu-mei HAO(),Ning-ning LI

School of Mathematic and Quantitative Economics, Shandong University of Finance and Economics, Jinan 250100, Shandong, China

Received:2019-04-25Online:2019-09-20Published:2019-07-30


Supported by:山东省研究生教育创新计划项目(SDYY15061)

摘要/Abstract

摘要： 经典的集合具有静态特性。在科技迅猛发展的今天,海量数据变化更新之迅速,用经典集合来研究数据挖掘问题受到了限制,需要把动态特性引入到普通集合中,用“动态性”代替普通集合的“静态性”,而P-集合具有上述特征。利用P-集合与它的属性迁移,提出内、外k阶P-信息的粒度、挖掘度,讨论了属性迁移与信息挖掘的数量关系;给出迁移信息链式定理及最小、最大挖掘度定理。P-信息是动态信息系统知识挖掘的一个新的理论与方法,最后给出P-信息在数据挖掘中的应用。


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