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。     

概念格的属性渐减原理与算法研究

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.     

基于对象和属性交叉的渐进式概念格生成算法

在分析人类概念形成机理的基础上,提出一种基于对象和属性交叉渐进式概念格生成算法,从空概念格开始,逐个地将形式背景中的对象和属性交叉插入到概念格中,实现对概念格的渐进式构造。该算法能渐进式地有效构造概念格,解决了以往渐进式概念格生成算法针对属性和对象交叉渐增更新需要重新构造概念格的问题。     

基于对象和属性交叉渐进模糊概念格生成算法

在人类的认知过程中,真实的形式背景总是模糊和不确定的,并伴随着对象和属性交叉渐增更新。在分析人类概念形成机理的基础上,提出了一种基于对象和属性交叉渐进式模糊概念格生成算法。该算法从空概念格开始,逐个地将形式背景中的对象和属性交叉插入到模糊概念格中,实现对模糊概念格的渐进式构造。实验及分析表明该算法不仅能有效地渐进式构造模糊概念格,而且解决了以往渐进式概念格生成算法,针对属性和对象交叉渐增更新需要重新构造概念格的问题。     

基于属性消减的模糊概念格渐进式构造算法

当前模糊概念格的直接构造具有指数时间复杂度,且随着真值集合L大小的增加,模糊概念格的规模变得越来越庞大。为此提出了FMBUAD算法,它能够在原有模糊概念格的基础上消去多个消减属性(冗余或者无效属性)得到新的模糊概念格,且不考虑真值集合L的大小。基于模糊概念格的基础理论证明了FMBUAD算法的正确性。该算法首先将所有概念节点内涵中的消减属性隶属度移除;然后找出模糊概念格中所有的删除节点;最后集中处理删除节点父子节点之间的偏序关系。理论证明和实验结果表明:FMBUAD算法构造L-模糊概念格具有较好的时间性能。     

基于属性的概念格快速渐进式构造算法

提出了一种新的基于属性的概念格快速渐进式构造算法,通过不断地渐增属性来构造概念格。以往的渐进式算法嘟是基于对象的,当数据库属性数目发生变化时,需要重新构造概念格。该算法不但解决了这个问题,而且提供了一种渐进式构造概念格的新方法和思路。给出了该算法的实例,用来说明形式背景在新添加属性后概念格的更新过程。实例与实验表明基于属性的概念格快速渐进式构造算法是快捷有效的。     

扩展概念格的维护

扩展概念格是作者在Galois格中引入等价内涵关系而得到的一种扩展形式,并且已对其渐进式构造进行了研究。文章针对已构造好的扩展概念格,在数据对象删除时如何维护的问题,提出了一种算法,经验证是有效的。     

区间概念格的纵向维护原理与算法

区间概念格是唯一能直接反映具备一定数量或比例的内涵中属性的对象集合的格结构。格结构是根据对象-属性的二元关系构造的,形式背景中的属性是时刻变化的,为使概念格能反映属性变化后的数据规律进而提取新的规则,提出了区间概念格的纵向维护算法。算法在分析了区间概念格的概念外延特点及结构特征后,给出了区间概念格在增加属性、删除属性两种情况下的维护算法,进而通过算法分析表明了维护较重构在时间与空间上的高效性,最终用实例表明了维护算法的可行性。     

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。     

一种基于直积运算的概念格合并算法

现有的渐进式概念格构造算法,不能有效利用已有的概念格.当形式背景的属性数目发生变化时,需要以单个属性或属性集合为对象,重新构造概念格.为此,提出了一种基于已有概念格的概念格合并算法,对已有概念格做直积运算,通过直积格和总格的映射关系,自底向上直接构造出总概念格.这个算法适用于属性交集为空的形式背景的合并.     

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.     

概念格的快速渐进式构造算法

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。概念格的快速构造在其应用过程中具有重要的意义，研究人员已经提出了一系列构造概念格的算法，其中渐进式算法是很有前途的一类。该文通过对概念格渐进式构造过程的分析，识别出要解决的基本问题，提出了采用树结构对概念格节点进行组织，研究了基于这种树状组织的概念格快速渐进式算法，并给出了算法的伪码。概念格节点的树结构组织有利于识别出格节点的类型以及约束新生格节点的父节点和子节点的搜索范围，从而可以有效地减少算法的执行时间。实验结果表明，基于这种树状索引的渐进式构造算法的时间性能要明确优于著名的Godin算法。     

采用二叉树结构生成概念格的算法

概念格是数据分析的一种有力工具。而二叉树在数据结构中具有简单的存储结构。给出了一类具有特殊结构的概念格,针对这种类型的概念格,采用二叉树的结构对概念格的节点进行重新的组织,研究了基于添加对象的渐进式生成概念格的算法。利用这种二叉树的结构,在某些情况下可以减少判断不变概念或更新概念的范围,同时,结合实例说明了这种算法的有效性。     

区间概念格的纵向合并算法

为解决直接对不同形式背景的数据构建区间概念格后分别抽取关联规则会存在规则缺失的实际问题,必须首先对不同的区间概念格进行合并.为提高格结构的生成与合并效率,首先对区间概念格的渐进式生成算法进行改进,将概念分为存在概念、冗余概念和空概念,分别以结构体的形式存储;进一步,分析区间概念格中外延和内涵之间的二元关系,给出了区间概念格纵向合并的充分条件——区间概念格的一致性;讨论了内涵一致的概念在合并后分为六种情况,并给出相应的判定定理;应用广度优先原则,通过对原区间概念格节点内涵的类型判定及不同的处理方法,设计了一种区间概念格的纵向合并算法.最后,通过实例验证了算法的有效性和高效性.     

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。     

基于同类概念的概念格横向合并算法

提出了同类概念的观点,在格的合并算法中通过利用同域概念格之间的同类概念和概念的父—子关系实现对其所有子节点的快速更新,以提高概念格横向合并算法的时间效率。并进一步论证了把节点数量较少的格插入到节点多的格中比反着做更省时间。实验表明,该算法和相关文献中的同域概念格横向合并算法相比,其时间性能有明显改善。     

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。     

基于同义概念的概念格纵向合并算法

在FCA中,如何提高概念格构造算法的效率一直是研究的重点之一。将形式背景进行分解后造格是解决这一问题的有效途径,其中概念格的合并算法是关键。提出同义概念的观点,在格的合并算法中引入了概念格的线性索引结构,通过寻找同域概念格之间的同义概念,根据父概念-子概念的关系实现对其所有父节点的快速更新。实验表明,该算法和文献中的同域概念格纵向合并算法相比,其时间性能有明显改善。