概念格合并算法及匹配模型研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，人們獲取信息的方式越來越智能化。如何高效地從相關(guān)信息中獲取重要知識，是當(dāng)前需要重點(diǎn)研究的關(guān)鍵問題之一。概念格理論的提出就是為了解決如何高效的處理數(shù)據(jù)和信息，并從中發(fā)現(xiàn)可利用的知識或規(guī)則。本文針對當(dāng)前概念格研究中的格合并和格匹配，深入研究高效的概念格合并算法和精確的概念格匹配模型。
　　論文的主要工作如下：
　　1.針對現(xiàn)有概念格合并算法大多基于單一的方向進(jìn)行概念格的合并，提出了一

2、種雙序漸進(jìn)式概念格合并算法。該算法不是基于單一的方向，而是從上下兩個(gè)不同方向漸進(jìn)式地同時(shí)進(jìn)行概念格的合并，即按概念的外延或內(nèi)涵的勢由上往下和由下往上同時(shí)進(jìn)行子概念格的合并構(gòu)造，在中間對齊完成整個(gè)概念格的合并。算法示例及分析結(jié)果表明，與現(xiàn)有文獻(xiàn)中的其他算法相比，該算法在保留原有結(jié)構(gòu)化信息的同時(shí)，顯著提高了概念格合并的效率。因此，可實(shí)際應(yīng)用于大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)處理中的概念格構(gòu)造。
　　2.針對現(xiàn)有概念格匹配模型中的概念相似度計(jì)算大多只考