形式背景近似約簡及其在信息聚類中的應用.pdf

1、隨著網絡技術的不斷發(fā)展，網絡資源呈爆炸性增長。如何在網絡中最快、最準地找到有效信息已經成為信息檢索技術面臨的新的難題。 面對這一挑戰(zhàn)，數據挖掘和知識發(fā)現技術應運而生。概念格作為數據挖掘的有效工具，在信息聚類領域得到了成功而廣泛的應用。但是，由于概念格構造復雜度是隨著形式背景的規(guī)模呈指數級增長的，因此，構造效率始終是影響概念格應用的主要因素之一。為此，許多研究者從形式背景的規(guī)模入手來降低格構造的復雜度。 本文對形式背景的相

2、關知識及其約簡方法進行了比較和研究，提出了一種基于對象相容度的形式背景近似約簡算法。算法利用提出的對象相容度的定義，根據用戶需求，計算每個對象與用戶需求的相容程度，結合設定的對象相容度閾值，對原形式背景進行不同規(guī)模的近似約簡，生成兼容子背景。利用生成的兼容子背景構造概念格，在提高格生成效率、控制概念格規(guī)模的基礎上，最大程度的考慮用戶需求，使概念格應用效果失真較小，為概念格的實際應用提供了有效的手段。 本文的主要內容有：

3、(1)概念格的理論基礎簡介，包括形式背景與形式概念和形式背景約簡的相關定義和定理。 (2)研究多值形式背景的分類，根據不同的類型，確定多值形式背景轉化為單值形式背景的方法，為多值形式背景的近似約簡提供了可行的思路。 (3)研究形式背景的標準約簡和近似約簡方法，針對現有方法的缺點，設計了基于對象相容度的形式背景近似約簡算法。并設計了概念格有效性的評價函數，對算法進行評價。實驗證明，該算法在縮小形式背景規(guī)模的同時，提高了概念