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概念格的快速渐进式构造算法 总被引:66,自引:2,他引:66
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。 相似文献
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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。 相似文献
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通过对概念格渐进式构造过程的分析,采用树结构对概念格节点进行组织,研究了利用这种树状组织的渐进式生成属性优先的概念格的构造算法。并结合实例说明了概念格的树结构组织在属性优先的渐进式生成概念格时,能有效地缩小产生子格节点的搜索范围和新增格节点的父节点和子节点的搜索范围,从而能快速生成概念格。 相似文献
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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。 相似文献
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扩展概念格的渐进式构造 总被引:11,自引:4,他引:7
鉴于已在Galois格的基础上提出了扩展概念格,文章对已经构造好的扩展概念格,在数据对象增加时如何更新的问题,提出了一种渐进式构造算法,经验证它是一个有效的算法。 相似文献
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基于属性的概念格快速渐进式构造算法 总被引:2,自引:0,他引:2
概念格作为形式概念分析理论中的核心数据结构,在机器学习、数据挖掘和知识发现、信息检索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.提出了采用树结构对概念格节点进行组织,研究了基于属性的概念格渐进式构造算法.概念格节点的树结构组织可以约束更新格节点和产生子格节点的搜索范围,从而可以有效地减少算法的执行时间.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. 相似文献
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概念格的属性渐减原理与算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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一种模糊概念格模型及其渐进式构造算法 总被引:4,自引:0,他引:4
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. 相似文献
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基于互关联后继树的概念格构造算法 总被引:7,自引:2,他引:7
概念格是知识工程中一个重要的知识表达工具,同时也是形式概念分析的核心.目前已出现了许多有效的概念格构造算法.提出了一个基于互关联后继树的概念格构造算法,以扩展的互关联后继树为数据模型,通过对树的搜索和相关判定定理完成所有形式概念的生成.分析了算法的性能,并做出相关结论. 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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基于频繁概念直乘分布的全局闭频繁项集挖掘算法 总被引:2,自引:0,他引:2
基于概念格的集中式数据挖掘算法,不能充分地利用分布式计算资源来改善概念格构造效率,从而影响了挖掘算法的性能.文中进一步分析了Iceberg概念格并置集成的内在并行特性;以频繁概念直乘及其下覆盖为最小粒度,对Iceberg概念格并置集成过程进行分解和分布式计算;在对其正确性理论证明的基础上,提出了一个新颖的异构分布式环境下闭频繁项集全局挖掘算法.此算法利用Iceberg概念格的半格以及可并置集成特性,充分发挥了分布式环境下计算资源的优势.实验证明,在稠密数据集和稀疏数据集上,该挖掘算法都表现出较好的性能. 相似文献
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基于n阶形式背景核的概念格同构生成是一种新的概念格获取方法.其中n阶形式背景核的构造是基础.根据n阶形式背景核的概念,提出了n阶形式背景核的基本算法,并通过限制冗余形式背景的生成,对算法进行了改进.最后经过实验,验证了改进算法相对基本算法效率更高. 相似文献
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一种概念格渐进式构造算法 总被引:1,自引:0,他引:1
习慧丹 《计算机工程与应用》2012,48(23):115-119
概念格是形式概念分析理论的一种数据结构,它以独特优势在许多领域获得了广泛应用,如信息检索、软件工程、知识发现等,而概念格的构造效率问题是其应用的前提。相对传统算法需要遍历原始概念格中所有结点才能确定新概念的产生子的不足,减少了概念格更新过程中需遍历的概念结点数并缩小了新概念的产生子的父概念的搜索范围,提高和改善了效率。 相似文献
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现有的概念格并行/分布式构造算法在处理较大规模数据时,需要搜索大量不相关概念,降低了算法性能。为此,提出了一种基于索引的概念格分布式构造方法——LCBI,插入新概念时先利用索引快速找出新概念的极大相关概念,再对所有极大相关概念的子概念进行自顶向下地并行搜索以找出它们的交叉子概念,从而减少了搜索范围。理论分析和实验表明,在处理大规模稠密数据时,LCBI比其他分布式算法具有较明显的优势。 相似文献
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介绍分析了概念格的研究现状,给出了基于规则的广义概念格的基本定义.通过构建树结构,缩小产生子格节点的范围,产生增量式广义概念格算法.最后,通过实例验证了所提出的算法的时空有效性,并给出了对几种概念格的生成算法有效性的比较结果. 相似文献