基于Eclipse的概念格构建系统的设计与实现

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.     

基于偏序关系的子概念格判定算法

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.     

一种基于概念矩阵的概念格生成算法

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.     

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。     

概念格经典算法对比

概念格被认为是一种非常有用的数据分析工具,它能够很好的应用于数据挖掘、机器学习以及知识发现、信息获取等领域。本文对概念格的生成算法进行了分类研究,对典型算法进行详细介绍,最后讨论了概念格生成算法研究的最新动向。     

基于优势关系的概念格

对基于优势关系的形式背景进行了讨论,在基于优势关系的形式背景上建立了对象偏序集、属性偏序集以及对象-属性偏序集,提出了基于优势关系的概念格的定义及构建方法.这些结论进一步丰富了概念格的理论,对研究基于优势关系的信息系统的规则提取提供了新的思路.     

概念格在访问控制中的研究综述

随着信息技术的发展,信息系统日趋复杂和多样化,这给访问控制的设计和维护提出了更高的要求。概念格作为一种重要的数据挖掘和知识发现方法,具有自动聚类和自动构建层次的特点,可以用于设计和维护一个访问控制所需要的层次结构。本文对概念格在强制访问控制和基于角色的访问控制中的相关研究进展进行了分析和总结,并对未来的研究趋势进行了讨论。     

概念格的分布处理研究

概念格和形式背景是一一对应的，概念格的分布处理必然涉及到形式背景的处理．定义了形式背景问的横向和纵向合并运算，讨论了同域背景间的三种不同的关系，特别提出一种新颖的属性相似度方法来处理背景间的不一致关系，把不一致的形式背景转换为一致背景或独立背景；还定义了概念、概念格间的基本运算，并证明了纵向合并的子背景的概念格和子背景所对应的子概念格的并是同构的，这样就奠定了概念格分布处理的理论基础，为概念格的分布并行构造提供了依据．     

基于二元关系消减的概念格维护算法

针对有限空间下如何快速维护概念格的问题,提出一种消减形式背景中冗余二元关系的概念格维护算法。传统的算法删除冗余关系后需要重新构造概念格,这种方式较为费时。而所提算法能够在原始概念格的基础上直接调整得到新概念格的方法,可以处理任意位置的二元关系消减的情况。它采用自底向上广度优先方式遍历格节点,首先根据当前节点是否同时包含冗余关系对象和冗余关系属性,将当前节点分为受影响的节点和不变节点;然后根据当前节点与父子节点的外延和内涵的关系,再将受影响的节点细分为4类,即减对象节点、减属性节点、分割节点、删除节点;最后根据父子节点的类型更新边。实验结果表明,在一定程度上与传统算法相比,所提算法能够获得更好的时间性能。     

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     

基于属性分类的悲观概念格与乐观概念格

结合实际需求,在给定属性分类的形式背景中,首先定义悲观分类形式背景和乐观分类形式背景及其算子与概念,研究它们与原形式背景的算子、概念之间的关系.然后,对于悲观分类形式背景,建立原概念格与悲观分类概念格之间的映射,给出由原概念格直接生成悲观分类概念格的方法.对于乐观分类形式背景,引入概念包含映射,研究原概念格与乐观分类概念格之间的关系,给出对应的概念格生成方法.最后,通过例子阐述悲观分类概念格与乐观分类概念格在实际问题上的应用及语义解释.     

两类概念格的依赖空间理论

对象定向概念格和属性定向概念格是经典概念格的两种推广模型。首先,利用对象幂集上的一对对偶近似算子分别定义了对象定向概念格和属性定向概念格上的同余关系。其次,分别基于两类同余关系构造了一个内部算子和一个闭包算子,并研究了内部算子与对象定向概念格的关系以及闭包算子与属性定向概念格的关系。最后将对象(属性)定向概念格之间的关系转化为相应的同余关系之间的关系。     

一种新的概念格图形布局优化策略

层与层之问边交叉数的多少在概念格层次图布局中尤为重要,它直接影响概念格的可读性和可理解性.如何既能实现人机交互方便操作,又能有效地减少边的交叉数,已成为目前概念格图形布局研究中的主要问题.分析了概述格布局的国内外发展现状,介绍了如何求解概念格图形中层与层之间边交叉数问题的方法,然后结合遗传算法,提出了一种新的在概念格图形布局过程中减少边交叉数问题的优化策略,有效地减少了二维概念格图形布局过程中边的交叉.     

基于形式概念的语义网本体的构建与展现

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。     

基于形式概念分析的词义理解研究

探讨了形式概念分析在自然语言理解中的多义词分析及义素分析中的应用。在对多义词进行分析时,根据词性与词义之间的二元关系,构造词性与词义的决策背景,进而发现了词性与词义之间的决策规则,并对这些决策规则进行了解释;在对义素分析进行研究时,根据语言对象及其语义特征之间的二元关系构造形式背景,并在此背景上分析语言对象,实例表明了形式概念分析既可以很容易地对词语进行分类,又可以很直观地反映词类之间的关系,是进行义素分析的一种有效工具。     

不完备形式背景下近似概念格的公理化方法

提出了由两个完备形式背景构造不完备形式背景的方法.基于完备形式背景公理化的方法得到了近似概念格的公理组,并给出了近似概念格的构造方法,其发展了不完备形式背景下近似概念格的理论.     

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。