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文章针对具有多重多层次的属性泛化问题构建了MRML泛化模型,并应用于分类规则的学习,提出一种基于MRML泛化关系的分类规则泛化学习方法（CG-DK）;该方法根据具体发现任务的需求和当前实际数据库的内容,通过误分类率的控制,在挖掘的过程中选择最紧凑的泛化层次和路径对属性进行泛化,以得到符合用户个性化要求的优化的分类规则;实验表明了该方法的有效性。