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基于粗糙集的Web日志缺省规则获取研究

摘要

文章主要研究了Web用户的访问行为.Web日志是一个很不完全且存在多样性特点的数据集,在获取决策规则的过程中经常会出现不一致、不完全规则的情况.利用粗糙集理论在处理不完全知识上的特有优势,把重要的用户行为特征值离散化作为属性值.经过属性和值的约简,然后利用粗糙集缺省规则获取算法得到有应用价值的规则.

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