概念特化的概念格更新构造算法

概念格是形式概念分析中的核心数据结构,概念格应用的瓶颈之一是其构造效率. 针对形式背景的某个属性分解为多个新属性得到更加特化的概念,给出了一种基于概念特化的渐进式更新构造算法. 该算法利用分解后的新属性及其相应的形式背景,构造出的概念格与原概念格的某个子概念格作比较,来更新构造概念格,从而减少了比较次数,提高了更新构造的效率. 以天体光谱数据作为形式背景,实验验证了该算法的正确性和有效性.     

基于概念格的文本过滤模型设计

为了解决传统文本过滤以联,提出了一种基于概念格的文本过滤模型.在以传统的向量空问模型对文本进行表示的基础上,将文本与文本特征之间的关系以概念格的形式加以表示.设计了基于领域本体的概念相似度的计算方法,以概念相似度对概念之间的关联进行衡量.利用了概念格中的层次关系,设计了一个基于概念格的匹配过滤算法.实验结果表明,该模型...     

基于K-Modes聚类的OE-概念格压缩

首先定义OE-概念信息系统.在此基础上,针对OE-概念的特点,提出OE-概念间的距离.利用K-Modes聚类方法对OE-概念进行聚类,通过类中心获得子背景.通过定义K-删除变换研究原背景OE-概念格与子背景OE-概念格之间的关系,实现OE-概念格的压缩,并讨论压缩格与原OE-概念格之间的关系.最后通过实验验证文中方法的有效性和优越性.     

模糊本体构建的概念距离聚类方法

针对手工构建模糊本体工作量大且构建效率低的问题,结合模糊集理论和模糊概念格的结构惟一性等特点,提出一种基于模糊概念格的概念距离聚类方法来构建模糊本体.用渐进式方法构建出模糊概念格,并计算模糊概念格中节点的模糊参数,对其进行概念距离聚类处理,得到模糊概念层次,最后映射为模糊本体.其构建实例验证了该构建方法的可用性和有效性.     

一种基于约束格维护概念模型一致性的方法

针对以形式概念分析理论为基础的概念建模过程中知识表示存在差距的问题,提出一种整合专家知识到概念格结构中的形式化模型.首先,将一组属性依赖与概念格提供的一系列蕴涵对齐,对原始格进行修订,然后,通过使用外延投影建立约束格来提供变化轨迹,并在此基础上,提出基于形式概念分析约束格理论弥补这一差距的建模方法,以维护概念模型的一致性.该方法不仅提供了领域专家修订概念模型的途径,还保留了原始格和最终约束格之间的变化轨迹.通过这些变化,专家可以访问实践中的概念如何与数据自动发布的概念相关联.最后,结合示例对基于约束格维护概念模型一致性方法的有效性进行了验证.     

基于概念格的非数值型数据聚类稳定性分析

概念稳定性的计算是一个NP-完全问题,且概念稳定性在聚类分析中具有十分重要的意义。概念格自身特点决定了其适合作为概念稳定性分析的工具。为了获得一个形式化的计算概念稳定性的方法,定义了概念的核心对象集,并给出了计算核心对象集的方法,进而得到了计算概念稳定性的方法。另外,根据概念格的对偶原理,得到了一个计算类标签的方法。最后用例子说明概念稳定性在聚类分析中的应用。     

近似概念的遗传生成算法及其推荐应用

由于构造概念格的时间复杂度高,在推荐领域已有研究者提出用概念集合来替代概念格.但目前对概念集合的研究未考虑近似概念的作用,因此将近似概念引入推荐应用,并提出基于遗传算法(GA)的近似概念生成算法(ACGA)和相应的推荐应用方案.首先由启发式方法生成初始概念集合;其次用交叉算子对初始概念集合中的概念的外延两两求交集,从而...     

知网的形式概念分析及概念相似度研究

将知网的义项、义原及其关系映射到形式化概念分析的语境中,生成一个基于知网的形式概念格.一方面,提供了一种将知网中概念关系转换为概念格的表征方式,从格中任意一个节点出发,可以很方便地访问到与此相关的各种知识,从而为信息检索和知识推理提供很大方便;另一方面,也提出了一种通过对形式概念格进行分析来计算概念相似度的方法.实验证明该方法克服了以往计算方法的若干不足,并能有效地在相关应用领域如协作学习言论分析中加以应用.     

概念格在查询课程的系统中的应用

概念格是数据分析理论中的一种有力工具。针对查询课程系统这类问题,利用概念间的相似度构造加权的概念格．从而给出一种方法来解决查询过程中关键词的输入顺序问题,并结合实例说明了这种方法的有效性。     

概念格在查询课程的系统中的应用

概念格是数据分析理论中的一种有力工具。针对查询课程系统这类问题,利用概念间的相似度构造加权的概念格,从而给出一种方法来解决查询过程中关键词的输入顺序问题,并结合实例说明了这种方法的有效性。     

云概念格的定义、性质与应用

为改善概念格对不确定性形式背景的处理,在分析现有概念格及其改进模型的基础上,将云模型引入概念格,提出一种新的格结构——云概念格,通过云形式背景实现了多值背景与单值背景、不确定性背景与精确背景的统一。同时证明了云概念格的若干性质,讨论了云概念格在数据挖掘中的应用,并结合实例给出基于云概念格的关联规则挖掘算法。     

基于形式概念分析的约简数据立方体研究

数据立方体格和形式概念格比较研究表明,两者都基于序结构,并且采用形式概念分析理论(FCA)的等价特征组与数据立方体覆盖等价类对数据单元有相同的划分结果.将FCA与概念格理论引入数据立方体研究,首次提出聚集概念格(ACL)结构.ACL与一般概念格同构,能完整保存立方体中的所有聚集结果,实现与商立方体相同比例的约简.ACL结构仍比较复杂,在ACL基础上,又提出一种约简聚集概念格结构(RACL),该结构只存储非对象概念,而不是所有概念.RACL与基本表联合仍然是完整立方体结构,但能实现更大的约简.给出了ACL和RACL的高效的查询方法,并使用模拟数据和实际数据作了一些实验.理论和实验都表明RACL结构比现有方法更节省空间,同时查询效率也较高.     

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。     

概念格的公理化

概念格是数据分析和知识表示的一种有效工具。研究概念格的公理化问题。得到了两组关于概念格的公理组,且每组含有六个独立的公理。公理化的研究有助于概念格理论的进一步完善。     

一种基于最大满矩阵生成概念格的算法

形式概念分析的核心是概念格,它在本质上描述了对象和属性之间的联系,表明了概念之间的泛化和例化关系,因此概念格的构造就显得尤为的重要。从形式背景的关系矩阵出发,扫描形式背景的行和列找出属性值为1的全部满矩阵,定义了最大满矩阵的概念,证明了最大满矩阵是概念矩阵的充要条件。并在此理论上提出了一种基于最大满矩阵生成概念格的算法,并对所提出的算法进行了理论论证。通过实例的运算,验证了该算法的有效性。     

容差近似空间的广义概念格模型研究

在粗糙集合理论中,近似空间概念格之间存在着有趣的对应关系,利用概念格研究知识的约简和发现。更直观和更有效,但已有的概念格模型是基于近似空间的等价类划分的。等价类划分过于苛刻,扩展的基于容差关系的近似空间具有更广泛的意义,但目前未见有相应的格模型被提出。该文提出了容差近似空间的一种格模型,称为广义概念格,给出了定义,描述了建立方法和由它产生规则的原则,讨论了空间复杂性问题,并且与其它相近方法做了比较     

基于概念格的关联规则挖掘

关联规则的挖掘是知识发现领域重要的研究方向之一,因此开展这方面的研究是很有意义的。论文给出了一种基于概念格的关联规则的算法,该算法首先通过约化形式背景,然后通过给定的阈值在约简的背景上建格,最后在格上提取符合条件的关联规则。例子说明了该算法的可行性和有效性。     

基于不同蕴涵算子的模糊概念格建格算法研究

概念格是进行数据分析的有力工具,模糊集是数据处理的有效方法之一,模糊概念格有重要的理论与应用价值,但它的结构与性质依赖于蕴涵算子的选择,基于此,介绍了基于下半连续三角模生成的剩余蕴涵以及模糊概念格的算子和定义,提出了基于不同蕴涵算子的模糊概念格的实现算法,分析了算法的复杂度等性能,最后通过实例说明了基于Godel 蕴涵和Lukasiewicz 蕴涵的模糊概念格的建格方法。     

基于矩阵秩的概念格生成算法

形式概念分析的核心是概念格,它在本质上描述了对象和属性之间的联系,表明了概念之间的泛化和例化关系。利用矩阵行秩的概念及概念格上的二元运算提出了一种基于矩阵秩的概念格生成算法,实例表明该算法行之有效。     

基于概念格的概念联通分析与设计

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。基于概念格理论和概念描述,提出了一种新的更适合于概念联通的概念格结构;给出了几类特殊的概念联通关系。最后,根据这种新的概念格结构,讨论概念联通的基本性质。