高階邏輯下知識表示與聚類方法的研究
2010-12-31 00:00:00許晟楊珺唐志剛李琳娜楊炳儒
計算機應用研究 2010年8期
摘要：針對一階邏輯在復雜結構數據環境中存在模式搜索空間龐大和不能發明新謂詞的缺點，提出了使用類型化的高階邏輯知識表示語言Escher去表示各種復雜結構的數據，利用其強類型語法有效地約束知識發現過程中模式的搜索空間和高階的特點去解決新謂詞構造的問題。設計了以Escher為基礎的復雜結構數據中的知識發現過程和基于復雜結構數據的聚類算法，并以實驗驗證了其有效性。
關鍵詞：復雜結構數據；一階邏輯；高階邏輯；知識發現
中圖分類號：TP301 文獻標志碼：A 文章編號：1001－3695(2010)08－2878－04
