什么是amp;quot;数据立方体amp;quot;

一种基于数据立方体的数据泛化算法[日期：]nbsp;来源：nbsp;nbsp;作者：nbsp;[字体：大nbsp;中nbsp;小]nbsp;nbsp;nbsp;黄建国（合肥幼儿师范nbsp;现代教育技术中心nbsp;nbsp;安徽nbsp;合肥nbsp;230011nbsp;nbsp;）nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;摘要nbsp;为了更有效的进行在线分类挖掘，提出了一种泛化算法。该算法结合了数据立方体技术和面向属性归纳方法中的泛化策略，有效降低了聚合运算的运算量，提高了运算效率，将数据库中的原始数据泛化成用户感兴趣的概念层次上的、聚合的、具有统计意义的元数据,为在线分类提供了良好的数据环境。nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;关键词nbsp;数据挖掘nbsp;nbsp;数据泛化nbsp;nbsp;数据立方体nbsp;1nbsp;nbsp;引言nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;数据准备是KDD过程中一个很重要的过程，良好的数据准备过程能够为数据挖掘提供清洁、可靠、稳定的数据环境，以保证挖掘算法的有效实施。在线分类理想的数据环境应具备以下几个特点：nbsp;（1）数据应包含丰富的属性信息，应具备可靠性和稳定性；（2）数据的属性应具有对于分类任务的相关性。大多数的分类任务只与数据库中部分属性有关，多余的、无关的属性介入分类，常会减慢甚至错误引导分类过程，应此必须去掉无关属性。（3）数据应具有高层数据信息，以发现清晰的、高层的、具有统计意义的分类规则。在本文的研究中，为了使数据环境达到上述要求，在数据准备阶段采用了数据泛化的策略，这个策略用概念层次作为背景，结合了OLAP技术与Jiaweinbsp;Han等人的面向属性归纳的方法，明显提高了工作效率。2nbsp;nbsp;面向属性归纳中的基本泛化策略和算法nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;随着KDD研究的逐步深入，nbsp;Jiaweinbsp;Han等人提出了一种基于归纳的知识发现方法——面向属性的归纳方法[1][2][3]，这方法的特点是能够根据概念层次将低概念层的数据泛化到相应的高层次的概念层，以发现多层的或高层的规则。面向属性归纳方法是一种有效的、完整的知识发现算法，该算法将机器学习中示例学习方法与数据库的操作技术相结合[1]。算法的一个关键就是攀升属性所对应的概念层次树以泛化原始数据集的数据到用户感兴趣的概念层上，减少数据集的大小，从而降低知识发现过程的计算复杂度。面向属性归纳方法的进行，必须有两个前提：nbsp;（1）必须由用户提出明确的知识发现任务。在Jiaweinbsp;Han等人的研究中，采用了一种类似SQL语句的知识发现语句DMQL[4]用来让用户定义发现任务，下面便是一个分类任务的语句描述：nbsp;要说明的是在本文的研究中采用了一个可视化的向导来引导用户定义发现任务，但为了文章描述方便，在本文的描述中，借用了DMQL来描述发现任务（2）与发现任务相关的属性应有概念层次，如上文所述，数值型的概念层次可以自动提取，给定的概念层次可以用户的兴趣和发现任务的不同而进行动态调整。在具备以上两个前提时，面向属性归纳采用了以下一些泛化策略。nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;●nbsp;nbsp;泛化策略nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;策略1nbsp;nbsp;在最小分解单位上泛化nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;一般而言，泛化都是在数据集的单个属性上进行的。因为单个属性常常是数据集中的最小分解单位。在最小分解单位上进行泛化，更能确定泛化过程中的细微变化，从而达到适度泛化的目的，避免过度泛化。nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;策略2nbsp;nbsp;属性去除nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;如果一个属性在相关数据集中有大量不同的值，但是在其对应的概念层次树上，没有比该属性更高的概念层，则该属性将被从发现任务中去除。因为这样的属性是不可能被泛化到更高的概念层的，这是符合示例学习理论的。nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;策略3nbsp;nbsp;概念树攀升nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;如果一个属性在概念层次树上有更高层次的概念，那么在泛化后的数据集中将所有记录的该属性值以高层次的属性值替代。nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;策略4nbsp;nbsp;增加属性CNTnbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;作为策略3的执行结果，必然会有许多不同的纪录由于属性值完全相同而合并成一条纪录。为了反应这一变化，引入属性CNT来纪录最初的表中不同纪录被概括成泛化表中相同纪录的个数。属性CNT在泛化的过程中保存了最初的计数，该值在知识发现的过程中起到了重要作用。nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;策略5nbsp;设立阈值nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;利用策略2中的CNT可以定义规则的正确率P，P=（符合规则的CNT值）/（符合规则左边属性条件的CNT值）。这样可以定义一阈值L用于取舍规则，若Pamp;gt;L则规则有效，否则丢弃该规则。另外，对一个属性A而言，为了将数据集概括到一定层次，必须沿着A的概念