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。     

概念格与关联规则发现

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。它体现了概念内涵和外延的统一,反映了对象和特征间的联系以及概念间的泛化与例化关系,因此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,提出了相应的渐进式生成算法和基于概念格的关联规则提取算法,通过定理和性质对算法进行了说明并对关联规则进行缩减。最后对格结构的复杂性进行了讨论并给出了相应的实验结果。     

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。     

基于概念格的关联规则发现

关联规则是数据库中有价值的一类规律,国内外学者已经对它进行了广泛的研究,由二元关系导出的概念格作为一种非常有用的形式化工具,体现了概念内和外延的统一,反映了对象和特征间的联系以及概念的泛化与例化关系,因此非常适于发现数据中潜在的概念。本文报概念格的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,提出了概念格结点内涵缩减概念,给出了相应的渐进式生成算法和基于概念格的关联规则提取算法,并通过     

基于区间概念格的规则优化方法与应用

区间概念格理论是在区间参数基础上提出的一种新的对象挖掘方法,它能够更精确地处理不确定信息。区间参数[[α,β]]决定了区间概念和格结构,并对区间关联规则产生影响。针对区间参数对关联规则的控制和优化问题,首先提出了基于参数变化的区间概念格结构更新算法,随着区间参数等步长变化,对初始格结构进行更新;然后在此基础上进一步挖掘各区间参数下的关联规则,发现区间参数和关联规则之间的复杂联系,给出了规则库优化算法,该算法通过调整参数达到控制和优化规则的目的;最后对决策形式背景进行规则提取并验证了区间参数对关联规则的具体影响。     

加权概念格的渐进式构造及其关联规则提取

概念格的每个结点本质上是一个最大项目集,非常有利于关联规则的提取。然而目前对于概念格的研究,一般都假定由属性集所组成概念格的内涵同等重要,而在现实数据库中,组成内涵的属性重要性往往是不同的,因此,内涵并非同等重要。为了充分利用概念格实现关联规则提取,提出了一种新的概念格结构:加权概念格,并给出其渐进式构造算法及基于该格结构上的关联规则提取算法,同时给出算法分析以说明其可行性。     

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。     

一种基于概念格的关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘中的一项核心任务,而由二元关系导出的概念格则是一种非常有用的形式化分析工具,它体现了概念内涵和外延的统一,反映了对象和特征间的联系以及概念间的泛化与例化关系。一个概念内涵与一个关联规则中的闭合项集可以一一对应。提出了一种新有基于概念格的关联规则挖掘算法Arca（Association Rule based Concept lAttice）。Arca算法通过概念矩阵构造部分概念格,使概念格中的每个概念对应一个闭合频繁项集。然后生成一些关联规则,在这些关联规则上通过定义了四个算子来生成了所有关联规则。     

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.     

概念格的渐进式维护算法

由二元关系导出的概念格是一种非常有用的形式化工具,也很适合于发现数据中潜在的概念。概念格的算法一直是数据挖掘领域研究的热点。本文根据需要对概念格的结构进行一定的修改,采用一个带头、尾指针的链表作为整个算法的数据结构,提出概念格的渐进式维护算法,该算法中包含两个算法,即渐进式构造算法和渐进式删除算法。最后,通过将该算法和其他算法进行比较,得出较好的时间和空间效率。     

以概念格为背景的关联规则可视化

传统的关联规则表示方法无法展示概念之间的本质关系,缺少对概念层面的认识,忽略了知识发现结果的共享等问题,而概念格作为一种能够生动简洁地体现概念之间泛化和例化关系的数据结构,在对关联规则可视化和发现潜在知识方面也有着独特的优势。提出了以概念格为背景的关联规则可视化方法,以概念为查找单元,在概念格中寻找需要展示的关联规则路径,将属性之间的关联关系扩展到概念层面,并给出了相对应的多模式规则的可视化的策略与算法。结合某校图书馆借书记录数据,进行关联规则分析与可视化实现。实验结果表明,该可视化方法在知识发现和共享方面具有良好的效果。     

一种基于概念格的决策规则挖掘算法

概念格作为形式概念分析理论中的一种核心数据结构已经在众多的领域取得了广泛而成功的应用。从概念格上可以提取各种类型的知识,如蕴含规则、关联规则、分类规则等。利用概念格的所有节点的完备性特点,提出了一种基于概念格的新的决策规则挖掘算法,同时给出了规则的支持度。最后通过实例验证了算法的有效性。     

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。     

概念格对象渐减维护与关联规则更新

研究概念格对象渐减维护与关联规则更新符合动态环境下概念格应用的需求。提出了对象渐减时概念的更新原则和概念间关系调整方法,并在其基础上设计了概念格对象渐减维护算法;采用了内涵缩减来获得概念蕴含的关联规则,从父子概念内涵差集的变化中发现了对象渐减时的内涵缩减更新规律;获得了对象渐减时的关联规则更新方法。