摘要：Na(i)ve Bayes分类建立在贝叶斯理论基础上,应用极为广泛,它采用类条件独立假设对贝叶斯理论进行了近似.Bayesian Network则在这一基础上采用图形模型弥补了独立假设的不足,同时揭示出分类过程中会导致NP问题的出现.本文采用一种折衷的方法--联合关联规则与ABN分类技术构造贝叶斯分类器.它弥补了独立假设的不足,同时也避免了解决NP问题. 最后,本文用实验结果展示它在多个领域远远优于Naive Bayes分类器.

关键词：数据库 数据仓库 数据处理 关联规则 abn分类器 

单位：华中科技大学计算机科学与技术学院，湖北武汉430074