基于对象和属性交叉的渐进式概念格生成算法

在分析人类概念形成机理的基础上,提出一种基于对象和属性交叉渐进式概念格生成算法,从空概念格开始,逐个地将形式背景中的对象和属性交叉插入到概念格中,实现对概念格的渐进式构造。该算法能渐进式地有效构造概念格,解决了以往渐进式概念格生成算法针对属性和对象交叉渐增更新需要重新构造概念格的问题。     

基于对象和属性交叉渐进模糊概念格生成算法

在人类的认知过程中,真实的形式背景总是模糊和不确定的,并伴随着对象和属性交叉渐增更新。在分析人类概念形成机理的基础上,提出了一种基于对象和属性交叉渐进式模糊概念格生成算法。该算法从空概念格开始,逐个地将形式背景中的对象和属性交叉插入到模糊概念格中,实现对模糊概念格的渐进式构造。实验及分析表明该算法不仅能有效地渐进式构造模糊概念格,而且解决了以往渐进式概念格生成算法,针对属性和对象交叉渐增更新需要重新构造概念格的问题。     

基于属性的概念格快速渐进式构造算法

提出了一种新的基于属性的概念格快速渐进式构造算法，通过不断地渐增属性来构造概念格。以往的渐进式算法嘟是基于对象的，当数据库属性数目发生变化时，需要重新构造概念格。该算法不但解决了这个问题，而且提供了一种渐进式构造概念格的新方法和思路。给出了该算法的实例，用来说明形式背景在新添加属性后概念格的更新过程。实例与实验表明基于属性的概念格快速渐进式构造算法是快捷有效的。     

概念格构造算法的改进

概念格作为形式概念分析理论中的核心数据结构,已经在知识工程和软件工程等领域得到了广泛的应用。概念格的构造在其应用过程中具有重要的意义,研究人员已经提出了一系列构造概念格的算法,主要是批处理和渐进式算法,其中渐进式算法是很有前途的一类。文章通过对概念格渐进式构造过程的分析,对Godin算法做了部分改进,给出了算法的伪码并加以实现,最后,根据运行数据进行了算法的性能分析。     

一种渐进式概念格生成算法的优化

形式概念分析是德国的数学家Wille于1982年提出的,其核心数据结构概念格接近于自然语言,易于理解,在数据挖掘领域有巨大的潜在应用价值。构建概念格在概念格应用中有举足轻重的地位。建格算法分为两种:批处理算法和渐进式算法。着重研究渐进式算法,并介绍一种渐进式算法的优化算法,这种优化算法在一定程度上提高了原算法的运行速度。     

概念格的属性渐减原理与算法研究

渐进式算法是概念格构造的一类重要算法,但大多关注于形式背景中对象或属性增加的情况.而当形式背景的属性减少时,已有的算法则需要重新构造概念格,较为费时.针对这一情况,研究了属性消减后从原概念格渐进式产生新概念格的理论和算法,并且算法时间复杂度较低.首先分析了原概念格和新概念格中节点间的映射关系以及从原概念格到新概念格中边(节点间的前驱-后继关系)的变化规律.在此基础上,提出了自顶向下和自底向上两种渐进式的概念格属性渐减算法.算法能够对原有概念格直接进行修改来得到新的概念格,避免了从形式背景重新构造概念格,时间复杂度降低为O(‖ L ‖·G ‖·‖M ‖).实验及分析表明,当属性减少时,能比传统算法节省大量的运行时间.     

关联规则格的渐进式维护算法

关联规则发现作为数据挖掘中核心任务之一,已经得到了广泛的研究。由二元关系导出的概念格是一种非常有用的形式化工具,适于发现数据中潜在的概念。在分析了概念格和关联规则之间的关系的基础上,根据需要对概念格结构——关联规则格进行了修改,同时,采用了带头尾指针的链表作为整体的数据结构,从而提出了基于关联规则格的关联规则渐进式维护算法。该算法可以根据预先给定的置信度∮,在渐进式增加和删除节点时,动态更新关联规则。     

一种模糊概念格模型及其渐进式构造算法

传统形式概念分析方法无法处理现实中模糊和不确定信息,因此,对模糊概念格及其信息表示的研究具有重要意义.文中提出了一种模糊概念格模型,提出了模糊形式背景中属性隶属度值的窗口截取方法,定义了模糊概念的模糊参数σ和λ,给出了模糊概念格渐进式构造算法,推导出了模糊参数σ和λ的渐进式计算公式.模糊参数σ和λ分别体现了概念外延对于属性的隶属度的均值和发散程度.在模糊概念格渐进式构造算法中引入两个中间参数以实现模糊参数的渐进式计算.最后,进行了算法性能评估实验,结果表明模糊概念格的这种渐进式构造算法在时间上和空间上都具有良好的性能.     

概念格的快速渐进式构造算法

概念格作为形式概念分析理论中的核心数据结构，已经在知识工程和软件工程等领域得到了广泛的应用。概念格的快速构造在其应用过程中具有重要的意义，研究人员已经提出了一系列构造概念格的算法，其中渐进式算法是很有前途的一类。该文通过对概念格渐进式构造过程的分析，识别出要解决的基本问题，提出了采用树结构对概念格节点进行组织，研究了基于这种树状组织的概念格快速渐进式算法，并给出了算法的伪码。概念格节点的树结构组织有利于识别出格节点的类型以及约束新生格节点的父节点和子节点的搜索范围，从而可以有效地减少算法的执行时间。实验结果表明，基于这种树状索引的渐进式构造算法的时间性能要明确优于著名的Godin算法。     

基于链表结构的概念格渐进式构造

Godin算法是最典型的,也是最常用的概念格渐进式构造算法之一。本文给出了一种基于链表结构的Godin算法实现方法,该方法采用链表结构组织格结点,并利用索引表,实现了对概念格子结点的快速查找,提高了概念格渐进式构造的效率。最后,以天体光谱数据作为形式背景,实验结果表明,该方法的构造效率要明显优于基于顺序结构的Godin算法。     

采用二叉树结构生成概念格的算法

概念格是数据分析的一种有力工具。而二叉树在数据结构中具有简单的存储结构。给出了一类具有特殊结构的概念格,针对这种类型的概念格,采用二叉树的结构对概念格的节点进行重新的组织,研究了基于添加对象的渐进式生成概念格的算法。利用这种二叉树的结构,在某些情况下可以减少判断不变概念或更新概念的范围,同时,结合实例说明了这种算法的有效性。     

基于属性链表的关联规则格的渐进式构造算法

作为数据挖掘核心任务之一的关联规则发现已经得到了广泛的研究。而由二元关系导出的概念格则是一种非常有用的形式化工具,非常适于发现数据中潜在的概念。分析了概念格与关联规则提取之间的关系,根据需要对格结构进行了相应的修改,提出了关联规则格的概念,并提出属性链表这种数据结构,基于这种链表提出了关联规则格的渐进式构造算法。通过对算法进行分析,得出了比Godin算法更好的时间效率。     

一种新的分类规则提取算法

约束概念格是概念格的特化结构,构造时具有较低的时空复杂度,能从中快速提取比较丰富的信息和知识.为了提取分类规则,在充分分析约束概念格结点外延与数据集等价划分之间关系的前提下,引入了分类支持度和记录支持度的概念,提出了一种面向约束概念格的分类规则提取算法(Classification Rule Acquisition Algorithm based on Constrained Concept Lattice,CRACCL),并采用UCI数据集作为实验集,验证了本算法能够提取更加实用和准确的分类规则.     

多维概念格及其构造算法

传统概念格所蕴含的信息量是非常有限的,基于对多维数据序列的理解,重新描述和扩充了概念内涵,提出一种新的多维概念格,给出其渐进式构造算法。虽然新格的建立增大了格结构的复杂性,但能最大地保证数据的完备性,实现数据收集的全面性。通过实验验证了该算法是有效的。     

基于属性的相对约简格快速渐进式构造算法

相对约简格作为简化的概念格,在数据挖掘和知识发现等领域具有广泛的应用.相对约简格的构造在其应用过程中是一个主要问题.本文提出了采用树结构对相对约简格节点进行组织,研究了基于属性的相对约简格渐进式构造算法.相对约简格节点的树结构组织可以约束更新格节点、产生子格节点及新生格节点的子结点的搜索范围,从而可以有效地减少算法的执行时间.该算法不仅为相对约简格的构造提供了一种方法,还解决了在已构造好相对约简格的前提下,增加属性所带来的更新问题.在随机生成的数据集上进行的实验测试表明,本算法的时间性能更优越.     

基于等价关系的最小乐观概念格生成算法

决策信息系统的规则提取是数据挖掘的研究内容之一,概念格理论与粒计算理论是该领域研究的主要数学工具。文中通过探究这两大理论间的关系,利用等价关系定义了最小乐观概念格及其结构,最小乐观概念区别于传统经典概念,但是具有格的结构。在此基础上,提出了一种决策信息系统的规则提取算法,该算法引入了粒度思想,通过求取每一粒层中的最小乐观概念,并根据最小乐观概念的外延与决策属性等价类间的蕴含关系进行决策规则提取,通过设置算法的终止条件来加快其收敛速度,以达到针对决策信息系统知识约简的目的。最小乐观概念的定义比经典概念的定义更宽泛,其生成过程也更简单。最后,通过理论证明、实例验证以及数值实验对比验证了该方法的正确性与优越性。     

一种新的概念格并行构造算法

概念格作为形式概念分析理论中的核心数据结构,在数据挖掘和知识发现、人工智能、信息检索、粗糙集[1]等领域得到了广泛的应用。概念格的构造在其应用过程中是一个主要问题。提出了一种基于闭包系统划分的概念格并行构造算法——Para_Prun算法,它将概念集合看作初始闭包系统,引入了子闭包系统的有效性判断,迭代生成相互独立的多个子闭包系统,然后在每个子闭包系统中独立生成概念,有效地提高了概念的求解速度。最后用实验证明了算法的正确性和有效性。     

一种频繁加权概念格的批处理构造算法

概念格是知识表示和数据分析的一种有效工具,加权概念格是一种刻画内涵重要性的概念格结构。文中通过引入虚结点的概念,提出一种频繁加权概念格的批处理构造算法。该算法首先通过引入虚结点概念,证明频繁加权概念格是一个完全格,从而纠正先前张继福提出的频繁加权概念格结构中某些频繁加权概念结点不存在上下确界的缺陷。其次,采用自底向上的方法来生成频繁结点和虚结点,以及对应的边关系,从而降低频繁加权概念格构造的时空复杂性,提高批处理构造效率。最后在恒星光谱数据上的实验验证算法的正确性和有效性。