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概念格的分布处理研究 总被引:10,自引:0,他引:10
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. 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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关联规则挖掘算法中的Apriori算法利用查找频繁项集来发现数据集中的关联规则,算法思路简单容易实现;但在由k-1次频繁项集生成k次频繁项集时需反复查找数据库,效率较低,在寻找高次频繁项集时其低效性更加明显;矩阵算法是通过直接查找高次频繁项集,避免了反复查找数据库,但要存储大量的非频繁项集,且查找低次频繁项集速度较慢。文中提出的矩阵等价类算法,利用等价关系进一步降低矩阵算法的时间空间复杂度,然后通过项目相似度直接求取所有最大频繁项集。实验结果证明了算法的可行性、高效性。 相似文献
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