形式概念分析在本体构建中的应用

随着信息共享和数据交换的范围不断扩大,语义数据集成成为数据库技术研究中的热点.本体作为共享概念的形式化说明,用于表达数据源的语义、识别和建立概念间的语义关联、达成语义一致,提供了语义异构问题的解决途径.传统的关系数据库由于具备技术成熟、应用广泛、数据管理能力强、数据安全程度高等特点,依然是数据存储的主要手段.然而,关系数据只表达了"属性/值"二元关系,不具备语义描述的能力,如何在关系数据中直接抽取数据的语义,构建本体,提炼丰富的语义信息,弥补关系数据表的缺陷,是一个重要的研究方向.文中探讨了运用形式概念分析的技术,结合数据库模式及其数据,构建本体的方法.在研究本体构建的基本方法基础上,论述了形式概念分析方法,并结合给定的数据库模式及其数据信息,演示了运用形式概念分析的方法构建本体的过程.     

基于形式概念分析的本体构建方法研究

本文采用形式概念分析理论中的方法来构建本体,对组成本体的概念、属性以及关系等用形式化的语境表述出来。通过概念格图形的形式来展现本体的研究领域中概念及概念之间的关系,寻找所有隐含概念及概念间的关系,从而清楚地表达出本体的结构。     

基于形式概念分析的本体合并方法

针对现有的本体合并方法在进行合并时需要人工参与,比较费时费力,且合并结果受人为影响过大等缺点,提出了一种基于形式概念分析的本体合并方法——FCA-OntMerge(formal concept analysis based ontology merging method)。该方法首先将本体中的数据直接转化为形式背景(概念格的数据存储方式),然后利用概念格严谨和完善的数学原理进行合并,最后生成新的本体。实验结果表明,该方法能很好地解决本体异构的问题。     

形式概念分析在软件工程中的应用

随着现代软件工程的不断发展,软件开发的效率显得尤为重要。如何高效率地开发出满足各种不同用户需求的软件已成为当今软件工程开发中的热点。传统的软件开发由于过分地依赖于文档,其开发效率及其灵活性受到了很大的影响。文中描述了形式概念分析方法这种软件工程中新型的设计方法,用以发现一群类所表现出的共同或者重复的特征。这些共同特征将通过一种表现所有特征局部关系的格的形式,发现跟其相关的那些关联,进而更合理地安排软件开发的各项进度,提高软件开发的效率。文中也描述了形式概念分析方法在软件工程一些具体阶段的应用。     

基于形式概念分析的采煤工作面本体构建研究

针对传统本体构建方法耗时耗力且主观依赖性强的问题,提出了一种基于形式概念分析的采煤工作面本体构建方法。该方法可有效地发现领域数据中隐含的概念和概念间的关系,并通过概念格将本体可视化,将新增信息自动地添加到本体中,实现了本体的半自动化更新。实例验证了该方法的有效性。     

基于形式概念分析的领域本体构建方法研究

近年来,本体作为一种有效的、表现概念层次结构和语义的模型,被越采越多的领域所应用。应该说,本体的出现能很好地解决目前计算机应用领域中存在的一些困难,如人机交互或机器与机器之间的通信、自动推理、知识表示和重用等。但是,在能很好地应用本体之前,我们面临一个新的难题：本体的构建。本文对现有的领域本体构建方法做了总体性介绍,并在此基础上详细描述了几种基于形式概念分析的领域本体构建方法,最后时形式概念分析用于领域本体构建方法做了分析、比较和总结。     

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。     

一种基于模糊形式概念分析的模糊本体学习方法

模糊本体是语义网中处理模糊信息的重要工具,而模糊本体学习是构建模糊本体的一种有效方法,因此模糊本体学习已逐渐成为现今本体研究的热点。作为模糊本体的另一种图结构的表现形式,模糊概念格构造与演化的研究也渐渐引起人们的关注。模糊形式概念分析是一种基于模糊形式背景表示形式概念的新模型,是由模糊集理论与形式概念分析结合而成,其主要表现形式即是模糊概念格。这种模糊概念层次结构是数据分析及规则提取的有效工具,且支持概念间相似度的计算。提出一种基于模糊形式概念分析的模糊本体学习方法,意图从领域文档中获取模糊概念和模糊概念关系,并通过模糊形式概念分析,将其添加到源模糊本体转化的模糊概念格中,以完成模糊本体学习。     

基于形式概念分析的煤矿事故本体构建

为解决煤矿事故知识管理混乱、联动不足等问题,构建了基于形式概念分析的煤矿事故本体。首先分别构建以煤矿领域的主题词表和文本集为数据源的形式背景,并通过并叠置运算得到异构资源的形式背景,然后利用概念格构造工具将形式背景转换为概念格,最后从概念格中抽取概念、属性和实例组织成煤矿事故本体。利用煤矿事故本体对煤矿事故知识进行组织和形式化表示,可实现煤矿事故知识的共享和重用,为煤矿安全预警提供帮助。     

基于形式概念分析与统计理论的本体构建模型*

为了解决目前本体建立技术严重依赖领域专家的参与、不够客观的现状,提出将形式概念分析与统计理论相结合的本体构建模型。通过利用统计算法对术语在文件中出现概率进行统计,根据设定的阈值对术语进行抽取,同时对术语出现的文件进行记录,进而将以上所得的知识组织成具有层次关系的概念格,最后将概念格映射为领域本体。实践证明,利用该模型建立的领域本体具有较好的客观性,同时能极大提高本体搜索的效率。     

多粒度形式概念分析的介粒度标记方法

现有的多粒度标记形式背景将所有属性的粒度标记值通过多个单粒度标记形式背景的并置予以表示,这可能导致后续相关问题的研究主要集中于多个单粒度标记形式背景的知识发现及其相互关系,不利于挖掘多粒度标记形式背景的多层次知识.通过重构单粒度标记形式背景的属性粒度标记值,在多粒度标记形式背景中研究介粒度标记形式背景,使得知识发现不仅仅局限于数据采集或表示所形成的粗细粒度标记数据,还包括跨粒度重组数据的知识发现.首先,提出介粒度标记形式背景的概念,给出相应的语义解释;其次,讨论介粒度标记形式背景的泛化与特化,在此基础上证明所有介粒度标记形式背景在泛化-特化关系下构成一个完备格;然后,给出多粒度标记决策形式背景的介粒度知识发现方法,得到粗细介粒度标记形式背景之间的决策蕴涵诱导关系;最后,实验分析表明介粒度标记方法的有效性和优势所在.     

基于形式概念的本体学习方法

模糊概念格是利用形式概念分析对不确定模糊信息进行建模的一种理论手段。从领域专家拥有的模糊概念知识中划分模糊概念类,得到构建本体的初始概念类;计算模糊概念与本体概念类间的包含度关系,扩大本体中的概念;发现概念与概念之间的相似度关系,用以学习本体概念之间的关系,实例表明了模糊形式概念分析有助于领域专家在本体学习过程中,挖掘本体概念和本体概念间的关系。     

模糊描述逻辑系统L-ALCN中的形式概念格

该文首先简单介绍格值模糊描述逻辑系统L—ALCN的语法和语义,介绍形式概念分析（FCA）的基本理论。把形式概念分析引入到模糊描述逻辑中,在国际上也是刚刚起步,尚不成熟。该文定义了模糊形式背景、模糊形式概念格,并证明了此概念格为完备格。     

模糊描述逻辑系统L-ALCN中的形式概念格

该文首先简单介绍格值模糊描述逻辑系统L-ALCN的语法和语义,介绍形式概念分析(FCA)的基本理论。把形式概念分析引入到模糊描述逻辑中,在国际上也是刚刚起步,尚不成熟。该文定义了模糊形式背景、模糊形式概念格,并证明了此概念格为完备格。     

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.     

多粒度数据的区间形式概念分析方法

经典概念格和面向属性（对象）概念格都是形式概念分析中重要的数据结构，将区间集引入到这些概念格中，可以得到区间集概念格和面向属性（对象）区间集概念格。证明了面向属性区间集概念格与面向对象区间集概念格是反序同构的，将多粒度的思想引入到形式概念分析中，研究粒化前后区间集概念之间的关系；在多粒形式背景下，进一步研究了面向对象（属性）区间集概念之间的内在联系。