基于信息熵的约简概念格渐进式构造

通过信息熵概念的引入,形式化地给出了概念内涵的重要程度,结合用户的兴趣度,对概念进行约简,提出了约简概念格渐进式构造算法。试验表明,该方法能在保证用户兴趣度的前提下,大大降低概念格构造算法的复杂性。     

基于等价关系的最小乐观概念格生成算法

决策信息系统的规则提取是数据挖掘的研究内容之一,概念格理论与粒计算理论是该领域研究的主要数学工具.文中通过探究这两大理论间的关系,利用等价关系定义了最小乐观概念格及其结构,最小乐观概念区别于传统经典概念,但是具有格的结构.在此基础上,提出了一种决策信息系统的规则提取算法,该算法引入了粒度思想,通过求取每一粒层中的最小乐...     

对象定向概念格的决策约简

研究了基于对象定向概念格的决策形式背景的属性约简的定义和方法。在对象幂集上引入一个等价关系,并介绍了相关性质。提出了决策形式背景的协调性的定义,进而利用等价关系给出了协调决策形式背景的属性约简定义。该定义下的属性约简集能保持由原属性集确定的所有等价类不变的最小属性子集,同时它也能保持所有对象定向概念的外延不变。利用辨识矩阵提出了一种用于计算所有属性约简集的方法。     

一种基于熵和偏差的加权概念格的本体合并方法

对两个及以上的相关领域本体进行合并,使用基于形式概念分析方法可以方便有效地合并本体。但是它并没有按照用户对一些属性的特殊需求和喜好而进行本体的合并。针对这个问题提出了一种基于熵和偏差的加权概念格的本体合并方法来满足上述需求,同时通过实验给出了方法中的阈值D(B)的量化公式。     

在概念格上基于最大频繁项集关联规则提取算法

许多研究表明概念格是数据分析与规则提取的一种有效工具.本文首先提出基于最大频繁项集幂集格上的规则提取算法.然后对此种算法进行改进,在已建好的概念格上直接从最大频繁项集进行规则提取,因而提高了挖掘关联规则的效率,适用于大型数据库中关联规则的挖掘.     

基于概念格的异构数据知识发现方法

基于概念格的知识发现方法已被广泛关注,同时也吸引了众多学者的研究兴趣,特别是决策形式背景的知识发现,近年来取得了一些重要的研究成果。然而,现有的知识发现方法在面临大数据环境时,缺乏可行性与有效性。考虑到异构性是大数据的主要数据特征之一,针对异构数据,研究了基于概念格的知识发现方法。具体地,提出了异构形式背景及其概念格,通过异构形式背景定义了异构决策形式背景,进一步在异构决策形式背景上讨论了规则提取问题,并给出了挖掘非冗余决策规则的有效算法。     

一种基于概念格的关联规则挖掘算法

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。     

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。     

基于对象和基于属性的三支概念格合并方法比较

提出基于属性为主的三支概念格的合并和基于对象为主的三支概念格的合并,对合并后的三支概念格及经典概念格之间的关系进行研究,对两种方法合并后所得到的三支概念格之间的关系进行探讨,并给出三支概念格合并的算法.通过实例对该理论进行验证.     

基于概念格和条件信息熵的分类规则获取方法

分类规则挖掘是数据挖掘中的重要研究内容之一,概念格是提取分类规则的一种有效工具。首先,给出了一种面向分类的概念格批处理构造算法CLBCR,并从概念格内涵中提取分类规则;其次,采用条件信息熵作为分类规则的度量因子,对分类规则进行排序,从而进一步提高了分类规则的分类效率;最后,实验验证了该方法,在不影响分类正确率的同时,有效地提高了分类效率。     

基于概念格外延信息量的属性约简算法

概念格是知识处理与分析的一个有力的工具,在知识约简和数据挖掘方面有着重要的利用。首先给出了概念格外延信息量的概念,在此基础上研究了合理刻画属性重要性的指标,并给出了概念格核心属性的判定定理,然后以这些指标作为启发式信息设计了一种新颖的概念格启发式属性约简算法,最后通过实例表明了该约简算法的可行性与有效性。     

构造概念格的权值优化改进算法

针对基于信息熵与偏差的加权概念格在合并加权概念子格时,所得多属性内涵集权值较其整体在形式背景中的实际权重偏大,权重取值阈值的设置受主观因素干扰导致合并后的概念格规模过大的问题,提出了一种构造概念格的权值优化改进算法.以多属性内涵集在形式背景中的整体信息熵来设置其权值;采用方差计算各概念结点属性内涵集权值的阈值区间,克服了主观意识对阈值设置的影响;通过剪除不满足阈值区间的冗余概念结点,缩小了构造概念格的整体规模,减少了构造概念格的时间消耗.实验结果表明:对比基于信息熵与偏差的加权概念格减少了9.87％的冗余结点,构造整体概念格的时间消耗减少了7.36％,有效提高了加权概念格的构造效率.     

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。     

区间值信息系统的概念格约简方法

区间值信息系统是属性值取值为区间值形式的一种特殊信息系统。通过把区间值信息系统转化为0-1形式背景,利用概念格属性约简方法,区间值信息系统协调集的判定定理,并引入可辨识属性矩阵,研究区间值信息系统上基于概念格属性约简的理论方法。     

基于剪枝概念格的项集知识表示与挖掘

在研究概念格和项集关系的基础上,将剪枝概念格模型引入数据库中项集的表示与挖掘,利用概念间的关系性质,在构造过程中及时、动态地剪枝,删除与项集求解无关的概念,不丢失信息的同时能有效压缩频繁项集的规模,实验证实了算法良好的性能。     

Attribute reduction theory of concept lattice based on decision formal contexts

The theory of concept lattices is an efficient tool for knowledge representation and knowledge discovery, and is applied to many fields successfully. One focus of knowledge discovery is knowledge reduction. Based on the reduction theory of classical formal context, this paper proposes the definition of decision formal context and its reduction theory, which extends the reduction theory of concept lattices. In this paper, strong consistence and weak consistence of decision formal context are defined respectively. For strongly consistent decision formal context, the judgment theorems of consistent sets are examined, and approaches to reduction are given. For weakly consistent decision formal context, implication mapping is defined, and its reduction is studied. Finally, the relation between reducts of weakly consistent decision formal context and reducts of implication mapping is discussed.     

FP-tree上频繁概念格的无冗余关联规则提取

为解决经典关联规则生成算法挖掘效率低及形成规则冗余性大的问题,提出在FP-tree基础上直接生成频繁概念格并提取无冗余关联规则的算法。其建格过程根据FP-tree频繁项目头表中各项的索引可分别独立进行,由支持度计数约束进行结点的筛选,形成频繁概念格的Hasse图,图中结点包含频繁项集及其支持度计数信息,通过对全部叶子结点的扫描可生成无冗余关联规则。通过实例验证该算法行之有效。     

概念格属性约简的启发式算法

概念格是知识处理与分析的一个有力的工具,在知识约简和数据挖掘方面有着重要的应用。该文首先从概念外延的角度研究了合理刻画属性重要性的指标,并给出了概念格属性约简的判定定理,然后以这些指标作为启发式信息设计了一种新颖的概念格启发式属性约简算法,最后通过实例表明了该约简算法的可行性与有效性。