探索分析偏好以个性化假设情景与欧洲葡萄牙语咝音辅音分类研究

### 探索分析偏好以个性化假设情景与欧洲葡萄牙语咝音辅音分类研究 #### 1. OLAP 偏好提取与个性化分析 OLAP（联机分析处理）技术在处理数据时，传统方法往往局限于数值数据。为克服这一难题，研发出一种编码概念层次结构的方法，使改进后的方法能处理包含数值和分类属性的大型数据集，且基于 OLAP 的聚类可在不同抽象级别应用。 在偏好提取过程中，为确保其无缺陷或不一致，可借助形式化规范和 Alloy 工具创建抽象模型。以下是偏好提取过程的主要步骤： 1. **定义挖掘结构和模型**：在抽象模型中，需明确挖掘结构（MiningStructure）和挖掘模型（MiningModel）。挖掘结构确定构建挖掘模型的数据，而挖掘模型是通过将挖掘算法应用于数据立方体后创建的，它存储提取的关联规则。 2. **关联规则表示**：每个关联规则表示为逻辑蕴含关系，如 X → Y，意味着若 X 出现，则 Y 可能出现。规则前件可以是一个或多个字段，后件只能包含一个字段，例如 (Attribute ⊗ Attribute → Attribute) 或 (Attribute → Attribute)。每条规则还需关联一对性能度量（支持度 supp 和置信度 conf），以帮助用户识别强关联规则。 3. **生成有效规则组合**：为确保生成所有可能的有效规则组合，需指定 SubsetField 元素，它表示所有可用字段的幂集。 4. **构建规则**：定义 ConstructRules 谓词，首先确保立方体已构建，然后使用可用的立方体字段创建所有规则组合。通过 related 函数查找数据立方体内可达的所有可用字段，同时保证返回的规则集无重复。 5. **筛选强关联规则**：在混合过程中，推荐集由强关联规则的组件构成。关联规则的性能度量值大于或等于定义的阈值时为强关联规则。为此，需指定 PreferenceParameters 元素，包含性能度量阈值（conf 和 supp）和目标分析属性信息。ConstructStrongRules 谓词使用该元素过滤规则，仅返回包含目标分析属性的强规则。 6. **生成偏好**：定义 Preference 元素和 ConstructPreferences 谓词，通过合并强规则的属性创建推荐给用户的偏好集。偏好由一组字段和源强规则定义，偏好生成具有三重性。 使用 Alloy 分析器工具运行指定的抽象模型，可得到有效且一致的实例。例如，在一个实例中创建了两个有效规则（Rule0 和 Rule1），Rule0 定义为 Measure → Attribute0，Rule1 定义为 Attribute1 → Attribute0。PreferenceParameters 包含 supp = 0，conf = 6，目标分析属性为 Attribute1。由于 Rule1 的性能度量 [supp = 5; conf = 6] 大于 PreferenceParameters 中定义的值且包含目标分析属性，因此被视为强关联规则，而 Rule0 虽性能度量值相同但不包含目标分析属性，最终被丢弃，Rule1 的属性用于形成偏好并推荐给用户。 OLAP 个性化的主要目标是根据用户偏好为分析提供推荐，有助于克服传统假设分析的缺陷。通过 OLAP 挖掘过程，如基于关联规则算法的挖掘，可发现与目标分析业务变量相关的业务变量，从而为用户提供合适的情景参数建议，减少分析过程的困难和时间成本。 #### 2. 欧洲葡萄牙语咝音辅音分类 许多患有语音障碍的儿童无法