Datautvinning består i att ta fram intressant kunskap från data. Detta dokument behandlar upptäckten av kunskap i form av förutsägelse IF-THEN regler, som är en populär form av kunskapsrepresentation i data mining. I detta sammanhang föreslår vi en Genetisk Algoritm (GA) som utformats särskilt för att upptäcka intressanta fuzzy förutsägelse regler. GA söker efter förutsägelseregler som är intressanta i betydelsen att vara nya och överraskande för användaren. Detta görs genom att anpassa en teknik som utnyttjas lite i litteraturen, som bygger på användardefinierade allmänna intryck (subjektiv kunskap). Mer exakt, en förutsägelse regel anses intressant (eller förvånande) i den utsträckning som den representerar kunskap som inte bara var tidigare okänd av användaren men också motsäger hans ursprungliga tror. Dessutom bidrar användningen av luddig logik till att förbättra begripligheten i de regler som upptäcks av GA. Detta beror på användningen av språkliga termer som är naturliga för användaren. En prototyp implementerades och applicerades på en verklig vetenskaps- och teknikdatabas, som innehåller data om forskares vetenskapliga produktion. Den GA som implementerades i denna prototyp utvärderades genom att jämföra den med J4.8 algoritmen, en variant av den välkända C4.5 algoritmen. Experiment utfördes för att utvärdera både den prediktiva noggrannheten och graden av intressanthet (eller överraskande) av de regler som upptäcktes av båda algoritmerna. Den prediktiva noggrannheten som erhölls av den föreslagna GA liknade den som erhölls av J4.8, men den förra, i allmänhet, upptäckte regler med färre villkor. Dessutom fungerar det med naturliga språkliga termer, vilket leder till upptäckt av mer begriplig kunskap. De regler som upptäcktes av den föreslagna GA och de bästa regler som upptäcktes av J4.8 visades för en användare (en universitetsdirektör) i en intervju som utvärderade graden av intressanthet (överraskning) av reglerna för honom. I allmänhet ansåg användaren de regler som upptäcktes av GA mycket intressantare än de regler som upptäcktes av J4.8.
Romao m.fl. REF försäkrar i en genetisk algoritm som optimerar expert tro att rangordna intressantheten av fuzzy förutsägelse regler.
Discovering interesting knowledge from a science & technology database with a genetic algorithm
{'venue': 'In Applied Soft Computing 4', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}