偏序结构环形图：一种大数据偏序结构可视化新方法

偏序结构图因其良好的知识可视化特性已在知识发现、数据挖掘等领域得以广泛应用.但在对大数据所形成的超大形式背景进行研究和分析时,偏序结构树形图存在的一些不足,使大数据可视化效果欠佳,不利于对大数据进行数据挖掘和知识发现.本文对偏序结构树形图进行改进,提出了可用于大数据分析的偏序结构环形图.对实例形式背景绘制出偏序结构环形图,并与其偏序结构树形图比较.实验结果表明,该方法清晰、直观,可视化效果较好,能更有效地呈现出大形式背景中的重要信息,可以应用在大数据的数据挖掘和知识发现中.     

基于偏序结构理论的知识发现方法

大数据中的知识发现是大数据应用中的核心热点.本文从高度抽象认知事物视角出发,以表征事物普遍性为特征的概念驱动与表征事物特异性为特征的数据驱动两种方法学为哲学原理,提出了基于属性偏序结构图和对象偏序结构图的知识发现方法.分别从群结构、子群结构、支路、节点等角度对数据特征之间的结构关系进行讨论分析.属性偏序结构图将数据中具有某些共同特征的对象聚类到一起,是数据共性的表达;对象偏序结构图中,通过数据的独有属性可以快速有效的将特异性对象区分于其他对象.最后,以中医药方剂配伍研究问题为例,对张锡纯治疗中风的32个处方进行数据挖掘和知识发现,证明了该方法的有效性和实用性,为大数据知识发现研究提供了新的思路和方法.     

形式模糊背景中单边模糊概念格的属性约简

形式概念分析是一种有效的知识表示和知识发现的方法，形式背景和形式概念是形式概念分析中的两个基本概念.形式背景描述了对象集和属性集间的一个二元经典关系，隐含其中的知识通过概念格的形式表示出来.形式模糊背景是形式背景在模糊集理论下的自然推广，建立在其上的模糊概念格在实际应用中面临许多困难，为此，多种形式的模糊概念格的改进形式应运而生.单边模糊概念格就是一种具有较好应用前景的改进模糊概念格.主要研究基于经典-模糊概念格的形式模糊背景的属性约简问题，这里属性约简的概念具有保持相应的概念格整体结构不变的含义.关于属性约简，给出了多种形式的属性约简判定定理，针对属性约简，将所有属性分为三类，探究了不同类型属性的特征刻画.最后，通过引入模糊概念间的辨识属性集的概念，得到了基于辨识属性矩阵的属性约简方法，并通过示例验证了属性约简方法的可行性.     

运用属性偏序结构图原理探析《伤寒论》中干姜的配伍规律

基于形式概念分析理论,以《伤寒论》中含干姜方剂、方剂中药物和方剂-药物关系为概念,借用描述事物普遍性和特殊性层次的复杂概念网络生成方法生成属性偏序结构图,从而给出相应方剂（对象）和不同含量的药物（属性）之间的关系结构可视化表示和解释.通过属性偏序结构图探析《伤寒论》中干姜的配伍规律,包括黄连汤、半夏泻心汤、小青龙汤中干姜配半夏,四逆汤中干姜配生附子.属性偏序结构图是将信息科学与传统中医伤寒学结合的新尝试,这种新途径有利于我们对《伤寒论》再学习和认识.     

领域知识形式背景规范化理论研究

领域知识形式背景是描述某个学科领域中概念及概念间关系的重要知识载体,在很大程度上决定了知识表达的规模和精确程度。本文针对临床诊断领域形式背景中知识表示的完备与精简问题,以高血压疾病为载体,综合考虑概念格内对象与属性间的不同层次关系,区别对待具有不同重要性的背景属性,提出形式背景属性约简理论与方法,给出消除背景冗余的Ⅱ度规范理论,并在此基础上寻找到解决形式背景缺值的满值化方法。     

博客数据的属性拓扑分析

近些年博客逐渐呈现蓬勃发展趋势,但由于零门槛和缺少监管,博客信息斑驳繁杂,信息垃圾层出不穷。形式概念分析是数据分析与知识处理的有力工具,而属性拓扑作为形式背景的新型的表示方法,在背景表示可视化和概念计算可视化方面尤其有效。本文在子拓扑并行计算形式概念的理论基础上,加入一些条件约束,通过对博客数据的形式概念计算,对博主及其博客主题内容的相关信息进行合理的整合和深层次的挖掘,有利于摒弃无用信息,为博客使用者迅速发现对自己有利和感兴趣的博客内容以及了解博客作者的相关信息提供了理论依据。     

基于属性偏序理论的李赛美教授运用柴胡类方思路探析

中医类方的研究是目前中医研究的热点之一,然而类方的研究是一个多层面的复杂工程,单一的数据挖掘方法面对大量的高维数据显得力不从心.随着大数据时代的到来,本文提出基于属性偏序结构理论的大数据分析新方法,利用属性偏序结构图,用可视化的方式展现中医的诊疗规律.本文基于属性偏序结构理论,利用临床病历数据,对李赛美教授运用柴胡类方诊疗消渴病及瘿病的辨证思路及处方经验进行了分析,从结果证明,运用属性偏序结构理论,能使中医的理论体系得到客观展现,为建立中医辨证论治的个体化诊疗体系提供坚实的基础.     

主持人语

<正>形式概念分析理论是20世纪80年代由德国数学家Wille提出的一种数据分析理论。该理论以形式背景(由对象和属性组成的二维交叉表)为基础,从中提炼出形式概念,从而对哲学中的概念这一人类思维的基本单元进行了形式化表达,进一步又形成概念格这一核心数据结构,以进行知识的可视化表示。在形式概念分析中,通过对形式背景增加决策属性可得到决策形式背景,以此为基础可以研究决策规则获取并实现决     

基于属性偏序表示原理的经方方证研究

方证研究是中医领域研究的热点,但方证之间数据量大,复杂度高,传统的数据挖掘方法面对海量的中医数据显得力不从心.随着大数据时代的到来,大数据的理念和技术为中医知识的充分研究带来机遇.本文基于形式概念分析的属性偏序表示原理,运用属性偏序结构图揭示方证的特征症状,对挖掘中医经典的科学内涵、促进学术创新有一定的借鉴价值.     

属性偏序形式结构的数学形式化

属性偏序形式结构,作为一种基于人类认知原理和粒计算思想的知识发现和知识表示新理论,目前已有广泛的应用,但其理论基础缺乏抽象化数学化,这势必影响该理论的系统发展。针对上述问题,研究了属性偏序形式结构的数学形式化描述问题。首先,基于粒计算的思想提出了知识表示的形式化框架。在此基础上,通过定义对象集合的覆盖和最简覆盖,给出属性偏序形式结构的粒和粒群的概念,进而通过对粒衍生出粒群的充要条件的讨论,给出了属性偏序形式结构中的知识结构,从而完成属性偏序形式结构的数学形式化描述。最后,通过具体实例展示了利用数学形式化描述构造属性偏序形式结构的过程,并揭示了该过程所体现的人类认知规律。     

偏序结构图的一种计算机生成算法

偏序结构图是为了解决形式概念分析和概念格中的诸如概念计算繁琐、连线交叉严重等不足,在大数据应用的紧迫趋势下被提出的.图形的手工绘制工作存在繁琐、重复、效率低下等缺点,亟需设计出快速、有效的偏序结构图计算机自动算法和软件工具.本文首先简单介绍偏序结构图的构图原理;其次,详细说明了该种图形的一些基本定义及生成方法;最后,简单扼要地说明偏序结构图的计算机实现,并用经典的形式背景生成相应的偏序结构图来说明该软件工具的工作流程.     

区间集概念格属性约简的组成与结构

区间集是解决部分已知概念、近似不可定义或复杂概念的研究工具。概念格是机器学习、数据挖掘、知识发现和信息检索等领域的一种很有效的数据分析工具。区间集概念格是这两种方法的结合,是对于部分已知概念或不可定义概念信息系统进行机器学习、数据挖掘、知识发现和信息检索的一种有效的数据分析工具。区间集属性约简是揭示区间集概念格本质特征的一种方法。本文揭示了区间集属性约简的组成与结构:两个区间集相对必要属性不能在同一个区间集属性约简中出现;区间集约简与任何一个区间集相对必要属性等价类的交都不空;核心属性和每个区间集相对必要属性等价类中取一个属性组成的集合一定是区间集属性约简。     

概念格属性约简的一种快速求法

形式概念分析理论对于知识发现、信息检索、机器学习、软件工程等领域是一种很有效的数据分析工具．通过对概念格属性约简的研究,给出了绝对必要属性、相对必要属性和绝对不必要属性的判定定理,在此基础上给了直接从对象集求约简属性的快速算法．     

基于概念格的知识发现及其在高校就业数据分析中的应用

形式概念分析是数据分析与知识发现的有效工具,现已被广泛应用于各个研究领域。决策形式背景是形式概念分析中的重要关系数据库之一,其主要研究内容是基于规则提取的知识发现。本文借助于Wille概念格和面向对象概念格对决策形式背景的规则提取问题进行研究,给出了规则提取算法,并通过高校就业数据对算法进行了实证分析。     

形式背景中属性特征与对象特征的完备定义

形式背景是形式概念分析理论中的一个重要元素,是用于表达和记录对象与属性之间二元关系的数据载体;形式背景中属性间的关系、对象间的关系是非常重要的关系,由此表现出来的属性的特征、对象的特征非常值得研究.本文目的是给出形式背景中属性特征与对象特征的完备数学定义及其性质,为偏序结构理论的研究奠定坚实的基础.