约简概念格的维护

扩展概念格是在Galois格中引入内涵等价关系而得到的一种扩展形式，基于这种结构可以更简地表示知识，并能方便地获取等价规则、蕴涵规则，特征规则、不确定规则等。约简格是扩展概念格的一种更简洁的表示，能方便，有效地应用于大规模数据库的知识表示，本文介绍了约简格的有关概念和性质，讨论了它的构造方法及其维护。     

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。     

基于扩展概念格的分类规则获取算法

概念格是进行数据挖掘和规则提取的有力工具,通过分析概念格中概念的特征,提出了扩展概念格以及基于扩展概念格的分类规则获取算法。实验表明该算法能够生成简洁并且易于理解的规则集。     

扩展概念格的渐进式构造

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。     

概念格维护原理与算法

将把形式背景的变化分为对象-属性关系的增加和删除、对象或属性的增加和删除两类,分别研究了这两类变化引起的概念格的维护问题。在对象-属性关系的增加引起的概念格维护中,提出了父子概念对的概念,用来确定概念格维护的位置以及概念之间关系的调整。在对象-属性关系的删除引起的概念格维护中,提出确定概念格维护位置后用父子概念对代替被维护的概念,对父子概念对中的冗余概念进行判别并对父子概念对进行更新。在对象或属性的删除引起的概念格维护中,提出了利用唯一路径上的关键概念来调整因为概念的删除引起的概念之间关系的变动。     

一种新的概念格结构——区间概念格

对经典概念格、粗糙概念格的分析表明,其概念外延或者具有全部属性,或者只具备一个属性,从而造成所提取关联规则支持度和可信度严重下降。为此提出一种新的概念格结构——区间概念格Lαβ(Mα,Mβ,Y),其概念外延是区间[α,β](0≤α≤β≤1)范围内满足内涵属性的对象集。证明了当α=β=1时,区间概念格退化为经典概念格;当β=1,α>0时,区间概念格退化为粗糙概念格;其次,给出了区间概念格中概念度量的精度、覆盖度等概念,并给出了相关性质;接着,证明了区间概念格具有的一些独特性质;然后,初步给出了构造区间概念格的方法;最后,通过实例证明了区间概念格提出的必要性和实用性。     

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。     

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。     

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。     

对象格产生概念格

通过在对象集内引入两个偏序关系≤′和C′及一种新的交运算∩′来建立改进的对象格,然后通过此对象格产生概念格。此概念格与由通常对象集合的交运算∩产生的概念格相比,其产生的概念节点不仅包括由通常对象集合的交运算∩产生的概念格的子节点的对象,还包括产生的新对象。     

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。     

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.     

基于属性链表的概念格纵横向维护算法

概念格的维护是对已建好的概念格进行对象的插入、删除和修改、属性的删减操作时使概念格保持其特性的一种操作。该文提出了一种基于属性链表的概念格的纵横向维护算法,并对算法进行了分析,得出了较高的时间效率。     

一种频繁加权概念格的批处理构造算法

概念格是知识表示和数据分析的一种有效工具,加权概念格是一种刻画内涵重要性的概念格结构。文中通过引入虚结点的概念,提出一种频繁加权概念格的批处理构造算法。该算法首先通过引入虚结点概念,证明频繁加权概念格是一个完全格,从而纠正先前张继福提出的频繁加权概念格结构中某些频繁加权概念结点不存在上下确界的缺陷。其次,采用自底向上的方法来生成频繁结点和虚结点,以及对应的边关系,从而降低频繁加权概念格构造的时空复杂性,提高批处理构造效率。最后在恒星光谱数据上的实验验证算法的正确性和有效性。     

概念格在客户群聚类中的应用

针对企业CRM中日常收集的各种销售数据,设计一种反映客户价值与客户关系质量的客户细分模型.运用概念格获取最大频繁项目集,并以此作为初始聚类,采用适合的相似性测量方法,求得聚类结果.目的在于探讨基于概念格技术的客户聚类方法的可行性和有效性.研究表明,该方法所生成的聚类比其他传统方法更优化,而且效率较高.     

A New Concept Lattice and Incremental Construction Method

Concept lattice is an efficient formal tool for data analysis and knowledge extraction. However, the present research presumes that all the intensions of concept lattice are equally important. In order to make the best use of concept lattice for analyzing data, extracting knowledge and effectively guiding the decision-making management, the weight value is introduced into the intension of the concept lattice and a new concept lattice, a weighted concept lattice （WCL） is presented, which develops the concept lattice structure. Then one FWCL （Frequent Weighted Concept Lattice） incremental construction method is offered and relative analysis together with an example is presented to illustrate its efficiency and feasibility.     

概念格理论与方法及其研究展望

概念格理论与方法是形式概念分析研究中的基本内容,该研究已取得一系列的重要成果,主要集中在概念格模型推广、概念格构造、概念格约简、基于概念格的规则提取、概念知识空间、概念格的粒计算方法及概念格应用等研究方向.为了进一步促进形式概念分析的研究与发展,文中对现有的概念格理论与方法进行梳理、总结与展望.特别地,指出上述研究方向中存在的关键科学问题,进行一些理论分析,并提出初步的研究思路,为今后解决这些问题提供有益的参考.