基于概念格基本定理的属性约简

研究了概念格属性约简理论,在更一般的形式背景(即对象集和属性集有限或无限)中,基于概念格基本定理,从新的角度给出协调集的判定,进而得到约简的判定.对属性集的分类做了进一步的刻画,改进了已有的结果.     

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。     

Web日志挖掘数据预处理中的会话识别技术

会话识别是Web日志挖掘的关键步骤,会话识别的质量直接影响后续挖掘的准确性。本文分析了Web日志挖掘的数据预处理过程中的三种会话识别算法,最终选用时间阈值法对安徽国防科技职业学院服务器日志文件进行会话识别。     

基于URL语义分析的Web用户会话识别方法

由于现有基于时间和引用的经典会话识别方法在复杂Web使用模式挖掘中存在局限性,提出了一个基于URL语义分析的用户会话识别新方法.这个方法借助Web目录服务,将Web日志中的每一条URL记录赋予一定的语义信息,并给出一些测度指标对URL之间的语义相似度进行评价.对静态和流动两类Web日志情况进行分析,分别给出了语义奇异值...     

基于概念格的知识约简算法的实现

探讨了Rough集和概念格的基本理论,将Rough集和概念格模型有机地结合起来,运用Rough集的约简理论提出一种基于概念格的知识约简方法并通过实验进行了验证,结果表明利用Rough集理论对以形式背景形式描述的原始数据集进行约简,可以在一定程度上减小概念格的规模.     

基于概念背景的概念格启发式属性约简

提出了概念格的概念背景,在保持概念格中各概念外延不变的情况下,即保持概念背景的论域划分不变的情况下对概念格的属性集进行了约简,提出了概念格启发式属性约简算法,最后通过实例表明了该约简算法的可行性与有效性.     

基于关联格的概念格约简理论

研究概念格与其关联格之间的关系并给出了两者之间的同构定理,进而研究了由概念格的关联格来进行属性约简的理论与方法。     

概念格约简与覆盖约简之间的关系

以一类与覆盖粗糙集相对应的形式背景为工具,对概念格属性约简和覆盖粗糙集约简进行研究,结果表明覆盖粗糙集与形式背景之间存在一一对应关系,并且证明了覆盖粗糙集的交约简可化为概念格的属性约简。     

Web网站测试技术浅析

随着互联网技术的发展,Web网站的应用越来越广泛.为了保证Web系统的产品质量,必须对Web系统进行必要的测试.测试应采用手工测试和自动化测试相结合方式,并从功能、性能、兼容性、易用性、安全性等方面进行.     

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.     

基于两级概念格的信息抽取的研究

该文提出了结构关键词的概念,给出了结构概念格和内容概念格的形式化描述.结构概念格是对文档语义段的逻辑存储,内容概念格是对文档内容信息的逻辑存储.开发了一个基于文档的结构和内容构造两级概念格的信息抽取的实验系统.实验表明,该方法对减少信息抽取的时间和提高信息抽取的精度有显著的效果.     

基于粒计算的概念格拓展模型

将粒计算融入到概念格研究中,结合相似度模型和概念格结构信息,提出一种基于粒计算的概念格拓展模型,其有助于扩展经典概念的内涵和外延,也有助于压缩概念的规模.该模型是概念格和粒计算融合研究的一次有益探索和尝试,同时对概念格拓展也不失为一种有效手段.     

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。     

概念格与粗糙集

概念格与粗糙集都是有效的数据分析方法，它们已广泛应用于机器学习、人工智能、知识发现等领域．概念格与粗糙集在数据分析方面有相似之处，并且粗糙集的一些概念包括等价类，上、下近似等都可以通过概念格来表示．论述了概念格与粗糙集之间的联系，建立了它们之间的关系，并通过实例进行了解释．     

基于概念格提取简洁关联规则

从量化封闭项集格所提取的所有最小无冗余规则,虽满足最小前件最大后件的要求,但并不是满足用户设定支持度和置信度的最小规则集.本文提出了一种全局简洁关联规则,使所提取的规则集最小,并给出了基于量化封闭项集格提取全局简洁规则的算法.     

一种新的模糊概念格及其构造方法

Will.R提出的概念格反映了对象与属性之间的精确关系,而在现实生活中,人类认识的大量概念都是模糊的,因此研究模糊概念格有着重要意义.提出了一种新的模糊概念格,讨论了它的性质以及构造方法,给出了模糊概念的构造算法.最后,用一个算例证明了该方法的有效可行性.     

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。