[发明专利]一种基于双库协同机制的KDD*方法及系统

摘要

该发明公开了一种基于双库协同机制的KDD^*系统。该系统是在KDD技术的基础上融入双库协同机制，即构建数据库与基础知识库的内在联系“通道”，用基础知识库去制约与驱动KDD的挖掘过程，并在KDD的挖掘过程中对知识库进行实时维护；从而改变KDD固有的运行机制，在结构与功能上形成了相对于KDD而言的一个开放的、优化的扩体-KDD^*。双库协同机制的引入，使得KDD在功能上得到了进一步的完善和提高，并诱发出若干新的结构模型和发掘、评价方法，对知识发现系统的主流发展起着重要的推动作用。

主权项

1、一种基于双库协同机制的KDD^*系统，包括中央处理器、存储器组成的数字计算机，所述数字计算机的存储器存储有真实数据库和基础知识库，其特征在于：所述的基础知识库根据各个具体的论域划分为若干个相关的知识子库，所述的知识子库以属性为基础，用语言场和语言值结构表示其中的知识；所述的数字计算机还包括下述装置：数据预处理装置：对真实数据库中的数据进行再加工，形成挖掘数据库，并与所述的基础知识库在基于属性建库的构造下建立对应关系；聚焦装置：通过人机交互输入的内容来指导数据挖掘的方向；定向挖掘装置：启发型协调器对基础知识库进行搜索以发现知识短缺，并以此定向地从掘挖数据库里进行数据的选择；求取假设规则装置：通过选定的知识挖掘算法，从挖掘数据库中提取用户所需要的知识，并用特定的模式表达所提取的知识；评价装置：对所述的求取假设规则装置获取的规则进行价值评定，将被接受的规则存入衍生知识库；并且所述规则价值评定采用基于自认知逻辑的因果关联规则的自动评价，所述的自动评价包括：取原因A和结果S的数据，构成一个序偶的集合P＝{<tw，sw>}，这里：w＝1，2....N，tw为原因状态空间中的数据，即因样本值，sw为与原因数据相对应的结果状态空间中的数据，即果样本值，N为集合中样本的个数，SUP为规则的支持强度，CR为规则的关联强度，SUP1为每次求得的规则支持强度，其初值为0；且包括以下模块：第一模块、取原因的样本值tw，这里：w＝1，2....N，它属于一般的样本空间，得到因状态输入向量atw；第二模块、确定因状态输入向量atw所属因状态类型如Ak，这里：k＝1，2，3，4，5即由式(2)计算atw与各因状态标准向量Ai的测度dH，取最小者为a tw归属的因状态类型，随机抽取一样本集，可以看作序偶的集合P＝{<tw，sw>}；第三模块、以规则作为局部大前提，以因状态输入向量at所属的因状态标准向量Ak为小前提，可以在评价知识库中通过自组织的方式找到与其相匹配的唯一的知识矩阵Mijk，根据自动推理模式(3)得到结果的状态向量Sw1；第四模块、聚类：计算Sw1所属的果状态标准向量β，可通过求它与各结果状态标准向量的测度取最小者而获得聚类；且满足下式：dH(Sw1,Sj)=Σi=110|μSw(i)-μSj(i)|]]>其中，μSw1(i)与μSj(i)分别为其各自对应的坐标；第五模块、对于序偶集P＝{<tw，sw>}，取相应的结果的样本值sw，用模糊聚类的方法可得到它所属区间中的果状态标准向量γ，如果β＝γ，则SUP1＝SUP1+1，否则SUP1＝SUP1；第六模块、重复上述各模块过程N次，得到SUP；设        SUP＝SUP1/N取规则的因果关联强度CR与之比较：    若：SUP＞CR则规则被接受；        SUP≤CR则规则被拒绝。