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文檔簡介
1、當(dāng)今社會已經(jīng)進入了網(wǎng)絡(luò)信息時代,計算機與網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的飛速發(fā)展使得各個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)和信息急劇增加(信息爆炸),同時人類的參與使數(shù)據(jù)與信息系統(tǒng)中的不確定性更加顯著。如何有效地實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分析和處理,如何快速地從數(shù)據(jù)中提取出隱含的知識,長期以來一直是人工智能領(lǐng)域的研究熱點。 概念格(Concept Lattice),以其完備的結(jié)構(gòu)和堅實的理論基礎(chǔ)成為數(shù)據(jù)挖掘過程中的主要模型之一。由于造格是一個繁雜的過程,如何構(gòu)造概念格成了制約概念格得
2、到廣泛應(yīng)用的瓶頸。面對這個挑戰(zhàn),各種造格算法隨這個難題而產(chǎn)生。目前已經(jīng)提出了構(gòu)造概念格的多種算法,歸納一下可以分為兩大類:漸進式造格算法和批處理的造格算法。目前絕大多數(shù)的漸進式算法只適用于單個對象的逐個插入更新的情況,然而在大多數(shù)的數(shù)據(jù)庫中,更新操作往往是同時插入多個對象。為了適應(yīng)這種情況,根據(jù)概念的覆蓋關(guān)系,提出了一種新的漸進式概念格構(gòu)造算法,這種算法可以一次性地加入一個對象集合,而且在生成概念的以后,能夠構(gòu)造出概念格的Hasse圖,
3、從而加快了概念格的構(gòu)造速度。 在概念格的構(gòu)造過程中,首先對形式背景進行約簡處理,同時記下刪除的行和列,然后把形式背景切分為屬性集含有四階或四階以下形式背景基的形式,再次約簡形式背景,根據(jù)形式背景同構(gòu)進行子概念格構(gòu)造,子格構(gòu)造完成以后,為了概念格的完整性,重新添加第二次約簡的信息,最后合并生成的子概念格,完成概念格的構(gòu)造。 實驗表明,本文提出的算法模型是可行的,也是非常有效的,且不僅可以使子概念格得到了重用,同時對于概念格
4、多機處理和形式背景經(jīng)常變動的情況,具有很好的靈活性特點。其中,概念格的合并算法在該模型中處于關(guān)鍵的位置,其性能的優(yōu)劣直接影響概念格構(gòu)造的速度。 本文的主要貢獻(xiàn)如下: (1)設(shè)計了一種基于覆蓋關(guān)系的概念格構(gòu)造算法。這種算法在子概念格合并的過程中減少了比較的次數(shù),從而提高了造格的工作效率。 (2)定義了兩個映射函數(shù),并用相關(guān)定理證明了嵌套線圖和概念格所對應(yīng)的Hasse圖之間的映射關(guān)系。 (3)設(shè)計了一種概念格
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