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基于GP算法的知识发现系统

基于GP算法的知识发现系统

南京建筑工程学院计算中心 李亚非

摘 要 本文提出了一个新的知识发现系统。该系统以遗传编程算法为核心,解决发现一组属于面向对象数据库的对象所具有的共性问题。本文对系统作了扼要的说明,对GP算法进行了描述,并给出了一个实验例子。

关键词 进化计算 遗传编程 知识发掘

在数据库中发现有用的知识是数据挖掘(Data ining, D)的主要任务,在一定的情况下,所有的数据库查询可以认为是完成这项任务。我们现在有一套分析和探索数据的工具:SQL查询、LAP和数据挖掘技术。SQL查询由关系代数所构成;LAP提供了建立在多维数据模型基础上的高水平查询;而数据挖掘提供了最抽象的数据分析操作。我们可以认为不同的数据挖掘任务是在高水平上的复杂查询。数据挖掘是机器学习和数据库技术的交叉学科,D系统的主要特点是:在数据库中发现能够用某些规则表述的、隐含的知识;与数据库是紧密集成的;高度自动化的;对知识发现的处理是有效率的(尤其对大型数据库)。

这里我们给出一种基于GP(Geneti Prgraing,遗传编程)算法的知识发现系统,和通常对数据库的查询不同的是,这个系统可对特定的对象集产生特定的查询集,系统自动根据查询集访问数据库,从而发掘出数据库中隐含的知识。本文将对上述知识发掘过程进行详细描述,并提出了一种用遗传编程(GP)来进行数据挖掘的方法,GP个体由数据库查询组成,而这些查询代表了高水平上的规则。

1 系统基本结构
我们在[1]文给出的知识发现系统结构基础上加以改进,给出如图1的基于GP算法的知识发现系统。

1.1 系统结构描述
整个系统由GP引擎、DBS(bjet-riented Database anageent Syste,面向对象数据库管理系统)、知识库、DB接口和用户接口组成。系统以一组对象、领域知识和模式信息作为输入。根据所给输入,GP引擎将产生许多随机的查询,系统将这些查询应用于DBS,DBS将返回其结果。系统用给定的输入对该返回结果进行评价,评价是计算个体查询的适应值的过程。那些能够匹配所给对象集的查询或查询集将被选中,在没有查询能够匹配所给对象集时,那么其最好的查询将被选中。最后,将能够最好地描述所给对象集特性的查询作为输出。

1.2 面向对象的数据库
这里,我们假定一个基于面向对象和函数的数据库模型(bjet-riented and Funtinal Data del, FD),FD具有面向对象和函数数据模式的特性。这种模型要比传统的关系数据库模型在表达知识时更加逼近和容易。FD的基本概念是"将感知到的真实世界作为相互关系对象的变量,并从不同的更细的层次上观察这些对象。"[2]函数数据模型可以简单地借助函数的数学符号来表示数据间的关系。每个类(或实体集)有自己的属性和值,类与属性间的关系是将类中的对象集映射到属性域的一个函数。关系或逆关系组成了类间的连接。

1.3 查询算子
我们使用下列查询算子作为其面向对象数据库的查询语言。
①SEL -1 [(谓词)] 该算子选择所有属于-1且满足谓词的对象。-1既可以是一个类名也可以是一个属于-1的查询。谓词是一个可选项。如果在这个算子里没有谓词,它将选择该类中的所有对象。
②RES -1 谓词 该算子根据所给谓词,限制给定集合的对象与另一个类的对象关联。-1和谓词同SEL算子,但对于RES的谓词属性必须是关系型的属性,而对于SEL算子谓词属性则必须是非关系型属性。
③REL -1 R-r lass-2 该算子选择所有-1中与-2中对象有关联的对象。这是一个通过R-r 将一个类-1与另一个类-2关联起来的关系算子。R-r可以是一个通过-1中定义的关系集中的关系属性之一。-1既可以是一个类名也可以是一个属于-1的查询。-2必须是一个类名或是一个属于-2的查询,并且通过R-r关联到另一个类-1。
④G-REL -1 R-r -2 该算子是REL的逆算子,它选择所有-2中与-1中对象有关联的对象。-1、-2以及R-r的意义同REL算子。

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