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在知识发现过程中用户感兴趣的往往是一些高层次、适当概括的简化信息，面向属性的归纳是目前主要的数据归约方法，一般是仅考虑原始数据所提供简单的统计信息；而基于量化扩展概念格的属性归纳算法，既可进行AOI的单一属性归纳，也能进行多层、多属性的归纳，而且泛化的路径不是唯一的，在量化扩展概念格的哈斯图很容易找到合适的泛化路径和阈值，得到满足用户要求合理的属性归纳结果，同时可以多层、多维的不同粒度的关联规则，有助于不同粒度知识的聚焦，发现不同粒度知识之间的变换关系。