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一种基于剪枝的横向分块概念格构造算法 总被引:1,自引:0,他引:1
概念格是形式概念分析中的核心数据结构,随着数据量的日益剧增,概念格的构造效率始终是关键.本文首先引入横向分块概念格,给出其若干结论;针对横向分块概念格构造过程中存在冗余信息,提出一种基于剪枝的横向分块概念格渐进式构造算法PHCL,从而进一步提高了概念格的构造效率;最后采用恒星天体光谱数据作为形式背景,实验验证了算法PHCL的正确性和有效性. 相似文献
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当形式背景中的某些属性可以分解为若干子属性时,构建分层概念格模型,讨论原形式背景的概念格和分层形式背景的分层概念格之间的联系.提出由下层概念构造上层概念的上卷构造算法和由上层概念构造下层概念的下钻构造算法.实验表明,采用分层概念格模型可以建模复杂属性数据,分层概念格上卷构造算法和下钻构造算法可以提高构建概念格的效率. 相似文献
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一般的模糊概念格在构造过程中没有考虑用户的需求,用户对模糊概念格节点中一些属性集形成的内涵并不感兴趣。为了增强模糊概念格的针对性,降低模糊概念格构造的时空复杂性,构造满足用户需求的模糊概念格,首先将用户感兴趣的背景知识定义为约束条件,根据用户关心的属性间关系,将约束条件分为3类:单约束、与约束及或约束,并采用谓词公式表示,进而提出了基于约束的模糊概念格(Constrained Fuzzy Concept Lattice,CFCL)构造算法。该算法自底向上构造模糊概念格,利用模糊概念格父子节点内涵的单调关系,采用剪枝技术来减少构造过程中判断模糊概念是否满足约束的次数,提高了模糊概念格的构造效率。实验结果表明,该算法能够有效地减少模糊概念格的存储空间和构格时间。 相似文献
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概念格是近年来的研究热点.本文将量化剪枝概念格引入关联规则求解中,它采用属性插入方式构造概念格及动态剪枝技术删减冗余概念,极大地提高了挖掘的时空性能,最后将该算法应用到服务贸易数据挖掘中,显示了一定的实际应用价值. 相似文献
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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。 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(7)
形式概念分析理论在诸多计算机领域得到广泛应用。模糊概念格的构造仍是其在应用过程中的一个主要问题。为提高模糊概念格的构造效率,对串行算法进行并行化改造,提出模糊概念格的并行构造算法。该算法对节点进行层次划分,给出了同层节点的定义,得出同层节点构造任务相互独立的重要性质,并引入映射函数简化搜索空间的遍历,提高搜索模糊概念格的效率,并行构造模糊概念格,达到了提高构造效率的目的。实验表明该算法在面对大规模的构造任务时,具有良好的性能。 相似文献
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基于iceberg概念格并置集成的闭频繁项集挖掘算法 总被引:2,自引:0,他引:2
由于概念格的完备性,在基于概念格的数据挖掘过程中,构造概念格的时间复杂度和空间复杂度一直是影响其应用的主要因素.结合iceberg概念格的半格特性和概念格的集成思想,首先在理论上分析并置集成后的iceberg概念格与由完备概念格裁剪得到的iceberg格同构;然后分析了iceberg概念格集成过程中的映射关系;最终提出一个新颖的基于iceberg概念格并置的闭频繁项集挖掘算法(Icegalamera).此算法避免了完备概念格的计算,并且在构造过程中采用集成和剪枝策略,从而显著提高了挖掘效率.实验证明其产生的闭频繁项集的完备性.使用稠密和稀疏数据集在单站点模式下进行了性能测试,结果表明稀疏数据集上性能优势明显. 相似文献
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一种新的概念格并行构造算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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《Information Systems》1999,24(1):25-46
Discovering association rules is one of the most important task in data mining. Many efficient algorithms have been proposed in the literature. The most noticeable are Apriori, Mannila's algorithm, Partition, Sampling and DIC, that are all based on the Apriori mining method: pruning the subset lattice (itemset lattice). In this paper we propose an efficient algorithm, called Close, based on a new mining method: pruning the closed set lattice (closed itemset lattice). This lattice, which is a sub-order of the subset lattice, is closely related to Wille's concept lattice in formal concept analysis. Experiments comparing Close to an optimized version of Apriori showed that Close is very efficient for mining dense and/or correlated data such as census style data, and performs reasonably well for market basket style data. 相似文献
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形式概念分析是形式背景的数据分析方法,已被引入推荐系统领域。概念格作为形式概念分析的有效工具,因其构造效率低下,所以难以应对电子商务中的大规模数据。为解决该问题,提出一种基于启发式概念构造的组推荐方法。首先,基于用户共同评分的项目,定义概念构造的启发式信息,实现概念的快速构造;同时利用内涵约束,在保证群组相似度的基础上,构造当前面积最大的概念,以包含更多的邻居用户;然后,在覆盖所有用户的概念集合上,统计项目在群组中的流行度,实现对群组用户的组推荐。在抽样数据集和MovieLens上,对比了该算法与两类不同的推荐算法。实验结果表明,在大规模数据下,该算法能在快速生成概念集合同时满足推荐需要。 相似文献
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约束概念格及其构造方法 总被引:5,自引:0,他引:5
概念格是一种有效的数据分析和知识提取的形式化工具.然而,随着要处理的数据量的剧增,基于原始形式背景构造出的概念格结点数目庞大,占用大的存储空间,同时概念格结点中一些属性集形成的内涵,用户并不都感兴趣,因而从中提取用户需求知识费时.为了降低概念格构造的时空复杂性,增强实用性和针对性,首先采用谓词逻辑描述用户感兴趣的背景知识,并将背景知识引入到概念格结构中,提出了一种新的概念格:约束概念格.在此基础上,提出了基于背景知识的约束概念格构造算法CCLA.理论分析表明,该算法能有效地减少概念格的存储空间和建格时间.最后,采用恒星天体光谱数据作为形式背景,实验验证了该算法的有效性. 相似文献
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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. 相似文献