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形式概念分析是德国的数学家Wille于1982年提出的,其核心数据结构概念格接近于自然语言,易于理解,在数据挖掘领域有巨大的潜在应用价值。构建概念格在概念格应用中有举足轻重的地位。建格算法分为两种:批处理算法和渐进式算法。着重研究渐进式算法,并介绍一种渐进式算法的优化算法,这种优化算法在一定程度上提高了原算法的运行速度。 相似文献
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基于属性的概念格渐进式生成算法 总被引:18,自引:0,他引:18
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 相似文献
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蒋平 《计算机技术与发展》2011,21(4)
概念格作为一种很好的形式化概念分析工具,被应用于数据挖掘、人工智能和知识提取等领域.如何将海量的数据中提取出来的相关规则即概念,迅速转化成直观的概念格图,成为概念格应用首先需要解决的问题.描述了概念格的相关概念,实现了概念格的改进构造算法.在Eclipse平台下实现了一种半自动化的概念格构建系统,并对各个模块的实现做了详细的介绍,生成相应的概念格的Hasse图,最终通过实验分析验证了半自动化构建概念格系统的可行性,优化了算法的空问复杂度,使系统性能得到优化. 相似文献
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基于偏序关系给出子概念格的定义和判定定理,描述子概念格的判定算法,提出对概念格中的子概念格进行折叠的思想,最后,通过FCA原型系统验证了算法的有效性,借助Direct3D技术可视化地展示了子概念格的折叠和互操作过程.子概念格的折叠简化了概念格的显示,从而方便用户对格信息的查询. 相似文献
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概念格作为形式概念分析理论中的核心数据结构,在机器学习和数据挖掘等领域有着广泛的应用.构造概念格十分重要,针对此引入了概念矩阵思想,提出了基于概念矩阵的概念格生成算法CMCG(Concept-Matrix Based Concepts Generation).该算法从格的顶端节点开始构造,基于概念矩阵,利用属性的秩为每个节点生成它的所有子节点,完成子节点到父节点之间的链接,并生成哈斯图.给出了这种算法的理论依据.最后提供了这一算法的伪码,并通过实验证明了CMCG算法的时间性能优于Lattice算法. 相似文献
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概念格的属性渐减原理与算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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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。 相似文献
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一种概念格渐进式构造算法 总被引:1,自引:0,他引:1
习慧丹 《计算机工程与应用》2012,48(23):115-119
概念格是形式概念分析理论的一种数据结构,它以独特优势在许多领域获得了广泛应用,如信息检索、软件工程、知识发现等,而概念格的构造效率问题是其应用的前提。相对传统算法需要遍历原始概念格中所有结点才能确定新概念的产生子的不足,减少了概念格更新过程中需遍历的概念结点数并缩小了新概念的产生子的父概念的搜索范围,提高和改善了效率。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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概念格多属性渐减式构造 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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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。 相似文献
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基于形式概念的语义网本体的构建与展现 总被引:4,自引:0,他引:4
作为语义网基础的本体是共享概念模型的明确的形式化规范说明,它提供一种让计算机可以交换、搜寻和认同文字信息的方式。有效地构建、展现本体成为应用本体的关键问题,然而,现有构建本体的各种方法都在不同方面存在着限制。经过分析比较,本文采用形式概念分析理论构造本体阶层来弥补缺陷,并结合机率模式展现本体,用于表达概念之间及概念、资料间的相关性,利用文件与概念的相关性排序结果,以便于用户找到最相关的信息,从而有效地提高了信息查找的效率。本文通过实例来演示本体的构造与表达。 相似文献