扩展概念格的维护

扩展概念格是作者在Galois格中引入等价内涵关系而得到的一种扩展形式,并且已对其渐进式构造进行了研究。文章针对已构造好的扩展概念格,在数据对象删除时如何维护的问题,提出了一种算法,经验证是有效的。     

基于概念格的最简规则挖掘算法

概念格是知识处理和数据分析的重要数学工具.概念格快速构造算法对挖掘关联规则非常重要.本文构造了决策表对应的形式背景和概念格模型,分析了扩展不可分辨矩阵、概念格和最简决策规则发现之间的关系:概念格的内涵都来自于扩展不可分辨矩阵的特征元,最简决策规则的条件元一定是概念格某个结点的内涵缩减.本文给出了形式概念格的快速渐进式构造算法和基于概念格的最简规则获取算法,该算法直观简捷.最后以一个工程实例对本算法的有效性作出了证明.     

一种模糊概念格构造算法研究

基于有限L_背景的模糊格在扩展和时空复杂度上有局限。该文定义了广义的模糊概念格和其上的截运算以简化格构造,提出了一种模糊格构造算法。在概念格结点级上定义了两个模糊参数α和δ粎,以避免提取因高偏差导致的无效规则。给出一个实例,说明了从模糊概念格提取不确定规则、计算规则支持度、置信度的原则、方法。实现了构造算法与Godin算法的对比实验,结果表明本算法在时空性能上要优于Godin算法。     

基于量化规则格的关联规则之分布式获取

在形式概念分析中,提取关联规则是构造概念格的目的之一。量化规则格是为了便于提取规则的扩展概念格。概念格分布处理是先分布构造多个部分概念格,再合并构造出完整概念格,以提高构造格的速度。本文提出一种规则合并技术和相应的算法,由部分量化规则格提取部分关联规则,然后直接进行部分关联规则的合并,得到完整的关联规则,即对关联规则进行分布提取。由于无需构造完整格,并且直接再利用已有的部分关联规则,从而降低了利用概念格提取关联规则的复杂度。最后,给出一个简单的实例,说明算法的正确性,并通过实验验证了算法的有效性。     

基于互关联后继树的概念格构造算法

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．     

基于属性的概念格渐进式生成算法

提出了一种新的基于属性的渐进式概念格生成算法 ,通过不断地渐增属性来构造概念格 .该算法不仅为概念格的构造提供了一种新的方法 ,还解决了在已构造好概念格的前提下 ,增加属性所带来的概念格更新问题 .给出了算法的实现方法 ,并结合实例说明了概念格的更新过程 .试验表明 ,在通常情况下 ,基于属性的渐进式概念格生成算法的性能往往更优越     

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。     

一种构造概念格的改进算法

Chein算法是一种批处理概念格构造算法,它构造过程中层次清楚,易于生成Hasse图,但是造格的过程中生成大量冗余的概念,降低了构造概念格的效率.提出一种对Chein算法的改进算法,保留了原算法层次清晰的优点,同时避免了冗余概念的产生,从而降低了构造概念格的时间复杂度.     

近似概念格及其增量构造算法研究*

针对传统概念格处理不完备信息的局限,给出了处理形式背景有缺值现象的概念格扩展模型———近似概念格,在此基础上提出改进的概念格增量构造算法。该算法引入哈希技术和最近父节点的增量计算方法,从加速定位生成元和更新边这两个关键过程改进Godin算法。采用随机数据集设计实验,实验表明,改进的算法可有效提高对形式背景有缺值现象概念格的建格效率,尤其是对数据规模和发生关系概率较大的数据集,算法的高效性更明显。     

基于改进概念格的无冗余关联规则提取

在介绍概念格相关理论的基础上,提出改进概念格构造算法——Godin算法,在构造概念格的同时增加索引链表,有利于概念格的剪枝。把量化概念格、剪枝概念格与改进算法相结合,给出基于该改进算法的无冗余关联规则提取算法,并证明改进算法和无冗余规则提取算法的正确性和有效性。     

相对约简格及其构造

引入了相对约简内涵,在此基础上提出了相对约简格,给出了相对约简格的有关术语和性质,重点讨论了相对约简格的横向构造方法,并通过约简格的Hasse图形式化地说明其构造过程。     

约简概念格的纵向维护算法

该文首先介绍了概念格的有关术语,重点讨论了已构造好的概念格在属性删减时如何维护的问题,并以约简概念格为例,给出了一种有效的维护算法。     

基于频繁量化约简格的非冗余关联规则发现算法研究

作为KDD应用领域重要组成部分的关联规则发现面临着生成过多冗余规则的问题,并成为制约其挖掘效率的主要因素之一;作为一种新的表示数据和知识的有效工具,频繁量化约简格因其是基于支持度筛选而仅保留量化相对约简格中的频繁概念和空概念及其关系的更为简化的扩展概念格结构,所以更加适用于从大规模数据库中进行非冗余规则的发现.提出了一种基于频繁量化约简格的非冗余关联规则发现算法,并进行了相应的发现过程的研究.     

粗糙概念格及构造算法

概念格是数据分析与知识提取的一种有效工具,具有精确性和完备性等特点。针对决策形式背景,采用粗集理论中近似的方法描述格的内涵所拥有的外延,给出了一种粗糙概念格结构,具备了描述不确定知识的能力,在此基础上,给出了粗糙概念格的构造算法CARCL。     

基于搜索空间划分的并行概念生成算法

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。本文提出了一种基于搜索空间划分的并行概念生成算法,它对整个闭包搜索空间进行划分,并引入一种有效的测试方法,只搜索那些能生成正规闭包的子搜索空间,从而有效提高搜索效率;同时,在计算闭包过程中保存一些必要的中间结果,用来提高闭包运算速度;由于所有子搜索空间相对独立,因此很容易得到一个井行的概念生成算法。     

论邓小平时代观的理论意义和现实意义

邓小平的时代观是邓小平理论的重要组成部分 ,本文试图从理论和实践两个方面探讨邓小平时代观的重大现实意义。从理论上看 ,邓小平的时代观发展了马克思主义特别是列宁的时代观 ,为邓小平的理论形成奠定了基础 ,也为我们党制定各项路线、方针、政策提供了重要的依据。从实践上看 ,邓小平的时代观为社会主义再度复兴、中国社会主义事业的发展提供了机遇和挑战 ;有利于我们认清世界的主流 ,抓住机遇 ,发展自己 ;更有利于指导我国超越社会制度和意识形态的差别来处理国际关系 ;也为解决历史遗留问题和国际争端提供了新的思路     

A lattice-free concept lattice update algorithm

Upon a change of input data, one usually wants an update of output computed from the data rather than recomputing the whole output over again. In Formal Concept Analysis, update of concept lattice of input data when introducing new objects to the data can be done by any of the so-called incremental algorithms for computing concept lattice. The algorithms use and update the lattice while introducing new objects to input data one by one. The present concept lattice of input data without the new objects is thus required by the computation. However, the lattice can be large and may not fit into memory. In this paper, we propose an efficient algorithm for updating the lattice from the present and new objects only, not requiring the possibly large concept lattice of present objects. The algorithm results as a modification of the Close-by-One algorithm for computing the set of all formal concepts, or its modifications like Fast Close-by-One, Parallel Close-by-One or Parallel Fast Close-by-One, to compute new and modified formal concepts and the changes of the lattice order relation only. The algorithm can be used not only for updating the lattice when new objects are introduced but also when some existing objects are removed from the input data or attributes of the objects are changed. We describe the algorithm, discuss efficiency issues and present an experimental evaluation of its performance and a comparison with the AddIntent incremental algorithm for computing concept lattice.     

基于格结构的概念代数研究

近年来,概念格作为一种有效的概念分析、表示与应用模型,被越来越多的领域所应用。概念代数是在概念 格理论基础上提出的一种新的代数系统。目前,概念代数系统还只是雏形,很多方面的内容还需要扩展与进一步的研 究。基于格结构的概念代数研究分别对Nilsson概念代数、Wille概念代数和认知信息学中的概念代数的基本概念与 内容进行了介绍,对各方法进行了分析与比较,并证明Nilsson概念代数是一种广义概念代数,为进一步的应用与研 究提供支持。     

针对边计算法的语义相似度计算优化算法

概念语义相似度计算是诸多应用普遍面临的问题。文中以简化单本体内概念语义相似度计算为出发点,提出针对边计算法的相似度计算优化算法。利用本体概念间的层次关系优化相似度计算过程。优化算法依据本体内一对概念间的语义相似度求出本体内所有概念间的语义相似度。仿真实验表明,优化算法能有效降低语义相似度计算复杂度,计算速度提高约一倍。