快速更新最小频繁概念格

更新挖掘最大频繁项目集是研究动态数据库挖掘的重要方面;文章在量化概念格的基础上,引进最小频繁概念格的概念,提出了一种快速的更新挖掘最大频繁项目集的算法,该算法能够在原有挖掘结果的基础上,快速有效地挖掘出更新后的数据库中隐含的新最大频繁项目集.     

一种新颖的概念格构造算法

高效的概念格生成算法对于形式概念分析的应用研究是一个主要问题,文章从基于属性的基本概念出发,首先给出并证明了任意概念可表示为基本概念的定理,并提出了一种基于属性基本概念的渐进式概念格生成算法,实例表明该算法是可行和有效的。     

概念格的算法及进展

概念格作为形式概念分析的核心数据结构,在机器学习、软件工程和信息获取等领域得到了广泛应用.本文简要介绍了概念格的基本概念,讨论了现有的建格算法以及概念格的研究方向。     

概念格并行构造算法研究

对已有并行算法进行详细对比,提出一种基于闭包系统划分的概念格并行构造算法--Para_Prun算法,它将概念集合看作初始闭包系统,迭代生成相互独立的多个子闭包系统,然后在每个子闭包系统中独立生成概念,有效提高了运算效率.     

基于对象扩展的概念格批处理构造算法

大多数概念格批处理构造算法，由于产生大量不满足外延最大扩展性的结点即冗余结点，导致相同内涵的结点重复生成，降低了概念格的构造效率。给出了一种新的基于对象扩展的概念格批处理构造算法（OEBCA），该算法对每层新生成的结点进行对象扩展，使其满足外延最大扩展性，相同内涵的结点只生成一次，从而避免了冗余结点的产生，提高了概念格的构造效率。实验结果表明，该算法是正确的和有效的。     

形式背景下概念格的一种建格算法

在形式背景下的概念分析理论中,概念格是其核心的数据结构之一,在数据检索和数据挖掘中得到广泛应用。概念格的建立是这些应用的基本前提,建立概念格的过程也是概念聚类的过程。文中通过对形式背景中的对象和属性之间的二元关系简化为布尔矩阵,并对布尔矩阵进行算法处理,着重分析了求外延的算法及计算机语言的实现,得到所有概念的外延,而外延所形成的格是与对应的概念格同构的。     

一种基于深度优先方法的构造概念格算法

本文基于传统的Godin算法作出改进:在格结点更新过程的同时给出了边的更新方法,这样在边的更新过程中,减少了对更新格结点、新生格结点的遍历次数,从而提高了建格效率.     

数据挖掘中概念格建造算法研究

文章概述了几种基于概念格的数据挖掘算法,简要分析了这几种算法的思想,从而为在实际应用中使用这些算法提供了一定程度的参考。     

基于交集为空的概念格批处理生成算法

采用剪枝方法,通过对NextClosure算法的改进,提出一种基于剪枝的概念格批处理算法Prun-NextClosure,减少了概念格构造过程中闭包运算的次数,从而提高概念格的构造效率。实验使用随机生成的数据集,验证了该算法的正确性和有效性。     

基于边缘概念的概念格生成算法研究

提出了一种新的基于边缘概念的概念格生成算法.通过已求出的概念内涵及外延的交集和并集运算,分层构造概念格.和已有概念格的构造算法不同的是,本算法在求出边缘概念后就不再依赖于形式背景.该算法同时解决了跨层概念间的关系.最后结合实例说明了该算法的实现过程和有效性.     

基于扩展概念格的属性归纳算法

由于面向属性归纳在进行属性归纳时难以设置适当的阈值,往往会造成概念提升的结果过于一般化或特殊,为此提出了基于扩展概念格的属性归纳算法.在扩展概念格中进行概念提升实现数据泛化,并根据相应的泛化路径,在相应哈斯图上找到合适的泛化阈值,进而得到较好的属性归纳结果.研究结果表明,基于扩展概念格的属性归纳算法在进行属性归纳过程中保留了完备的信息,减少了属性归纳的计算工作量,并具有直观、简捷的特点.     

一种构造概念格的算法

本文讨论了概念格分层的相关性质,根据这些性质提出了一种新的构造概念格的算法,在找到所有概念的同时生成相应的Hasse图.     

基于进化论观点的概念格构建算法

提出一种新的基于进化论观点的概念格构建方法。首先从给定形式背景中按单属性抽取出相应的初始种子概念,再从初始种子概念中选择种子变异概念和种子稳定概念,并由种子稳定概念生成子代稳定概念和子代变异概念。然后由子代稳定概念分别与变异概念生成新一代子概念,如此循环直至无新概念生成。该算法利用进化论的观点使其概念生成过程清晰且执行效率较高。     

基于矩阵列秩属性优先的概念格算法

基于矩阵列秩的理论以及概念对并运算封闭的特征,提出了一种基于矩阵列秩属性优先的概念格的生成算法.首先,将形式概念分析中数据的形式背景看成一个0-1矩阵,利用矩阵的秩定义出概念的秩.其次,通过概念的秩的定义和概念对并运算封闭的特征,对概念按秩进行分层提取.通过对形式概念分析中数据的形式背景与矩阵的某些性质之间的联系的探索以及实例的验证,表明该算法行之有效.     

一种新颖的基于量化概念格的属性归纳算法

为了解决数据挖掘过程中挖掘的知识粒度过粗或过细问题，并利用概念格的偏序特性，提出了一种基于量化概念格的属性归纳算法．首先对概念格的外延进行量化，得到量化概念格，再根据概念格的哈斯图，采用概念的爬升进行相应的泛化，从而获得基于量化概念格的多层、多属性归纳．与面向属性归纳（AOI）算法相比较，结果表明所提算法不仅能实现AOI的单一属性归纳，还能进行多层、多属性的归纳，其属性泛化的路径不是惟一的，并且很容易在量化概念格的哈斯图中寻找合适的泛化路径和阈值，以此得到用户要求的、合理的属性归纳结果．     

一种基于加权概念格的分类规则提取算法

加权概念格是针对属性的重要程度,通过引入内涵权值而形成的一种格结构。采用加权概念格作为分类规则提取工具,通过引入加权外延支持度,给出了一种新的分类规则的提取算法CRAAF-WCL。最后,利用恒星光谱数据作为形式背景,实验验证了该算法具有较高的分类效果。     

基于概念格的聚类分析

针对如何快速有效地在信息管理系统中建立基于概念格模型的聚类分析进行研究,提出在数据库中保存格节点的概念格物理模型、最小基数格模型和最小基数格节点的生成方法,并用以解决产品间的快速比较、相近产品替代等问题.     

An Algorithm Substitution Attack on Fiat-Shamir Signatures Based on Lattice

Many evidences have showed that some intelligence agen-cies(often called big brother)attempt to monitor citizens'communica-tion by providing coerced citizens a ...