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.     

树状结构组织的属性优先的概念格渐进式算法

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。     

基于属性集合幂集的区间概念格Lβα的渐进式生成算法

针对区间概念格Lβα(U, A, R)的概念外延在区间［α, β］(0≤α≤β≤1)范围内满足内涵属性的特性, 提出基于属性集合幂集的区间概念格Lβα的渐进式生成算法, 以提高区间概念格的建格效率。在格结构的生成过程中, 将节点分为不变节点、更新节点、新增节点。算法首先由属性集合幂集生成所有节点的内涵, 之后根据区间概念格中父子节点的独特性质自下而上渐进式地构造格结构。通过算法分析与实例证明了优化后的渐进式生成算法提高了建格效率。     

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.     

基于属性消减的模糊概念格渐进式构造算法

当前模糊概念格的直接构造具有指数时间复杂度,且随着真值集合L大小的增加,模糊概念格的规模变得越来越庞大。为此提出了FMBUAD算法,它能够在原有模糊概念格的基础上消去多个消减属性(冗余或者无效属性)得到新的模糊概念格,且不考虑真值集合L的大小。基于模糊概念格的基础理论证明了FMBUAD算法的正确性。该算法首先将所有概念节点内涵中的消减属性隶属度移除;然后找出模糊概念格中所有的删除节点;最后集中处理删除节点父子节点之间的偏序关系。理论证明和实验结果表明:FMBUAD算法构造L-模糊概念格具有较好的时间性能。     

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     

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。     

概念格多属性渐减式构造

渐进式算法是概念格构造的重要方法之一,但以前的渐进式算法均为渐增式算法,即对象或属性都是增加的.实践表明,很多场合需要属性减少后的概念格.2013年,减少单个属性的渐减式算法已有研究,然而该算法只适用于单个属性,减少多个属性时,该算法需要反复执行多次.研究了减少多个属性的一次性渐减式算法,该算法与减少单个属性的渐减式算法有相同的时间复杂度,但当,减少多个属性时,单属性的渐减式算法需要反复执行多次,而该算法只需执行一次.     

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。