基于概念圖的關聯(lián)規(guī)則的自然語言表示方法.pdf

1、中圖分類號：TP391密級：公開UDC：620學校代碼：10094訶北解為尤李碩士學位論文(學歷碩士)基于概念圖的關聯(lián)規(guī)則的自然語言表示方法NaturalLanguageRepresentationofAssociationRulesBasedonConceptualGraph研究生姓名：蔡靜怡指導教師：趙書良教授學科專業(yè)：軟件工程研究方向：數據倉庫與數據挖掘論文開題日期：2014年04月1日摘要隨著大數據時代的到來，積累的數據在不斷增

2、加，數據挖掘技術也在不斷發(fā)展完善，并且在很多行業(yè)中得到廣泛應用。關聯(lián)規(guī)則挖掘是數據挖掘中的一個重要組成部分，也是其主要的研究方向之一，其目的是從大量的數據集中發(fā)現(xiàn)某些隱含的、未知的關聯(lián)或潛在的、有效的關系，從而發(fā)現(xiàn)對用戶有價值的信息。如何有效地向用戶表達挖掘出的關聯(lián)規(guī)則是值得重點考慮的。近年來，概念圖已作為一種有效的表達方式應用到多個領域。其對知識的有力的表示，既能將抽象的關聯(lián)規(guī)則表達成更具體的概念和概念關系，又可以完整表達自然語言意思

3、，實現(xiàn)自然語言的生成。概念圖利用人們對圖像的敏感性拉近了用戶與關聯(lián)規(guī)則的距離，但表達方式仍然很抽象，尤其是關聯(lián)規(guī)則復雜的時候，使普通用戶的理解變得困難。關聯(lián)規(guī)則挖掘技術的不斷發(fā)展和應用，使得如何將挖掘算法生成的邏輯表示的關聯(lián)規(guī)則轉化為普通用戶也能理解的自然語言，成為關注的重點。對于普通用戶來說，將關聯(lián)規(guī)則用自然語言描述出來是最容易理解的。本文利用概念圖和自然語言生成技術相結合的方法實現(xiàn)關聯(lián)規(guī)則的自然語言直觀表達，將關聯(lián)規(guī)則挖掘結果自動轉

4、化為大眾化的自然語言句子，使得不具備數據挖掘知識的普通用戶可以理解挖掘結果表達的含義。本文的主要工作內容和創(chuàng)新點如下：1)提出關聯(lián)規(guī)則的概念圖表示方法。利用概念圖強大的表達能力和自然語言生成技術將關聯(lián)規(guī)則解釋為自然語言。首先，借助領域數據庫識別關聯(lián)規(guī)則中的概念和概念結點。然后，通過已經確定的概念圖的概念結點、概念關系組成最終的概念圖。最后，將使用謂詞表達形式的關聯(lián)規(guī)則用概念圖表示出來，以方便關聯(lián)規(guī)則的進一步轉化。、i2)提出將概念圖轉化