基于概念層次的概念格更新構(gòu)造算法研究.pdf

1、概念格是一種有效的知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘工具,由形式背景生成概念格的過程,實(shí)質(zhì)上是一種概念聚類過程,反映了概念之間的特化和泛化關(guān)系。當(dāng)形式背景中屬性的概念層次發(fā)生變化時,如何高效地更新概念格,提高概念格構(gòu)造效率具有重要意義。本文從提高概念格構(gòu)造效率出發(fā),當(dāng)屬性的概念層次發(fā)生變化,對概念格的高效更新算法進(jìn)行了研究。主要研究工作如下： (1) 給出了一種基于概念提升的概念格更新構(gòu)造算法UCP。當(dāng)形式背景中的多個屬性進(jìn)行合并(即概念提升或

2、泛化)時,概念格中的一些概念從低層泛化或提升到一個較高層,利用概念提升前所構(gòu)造的概念格,只對內(nèi)涵中含有合并屬性的概念進(jìn)行操作,若該概念的內(nèi)涵與合并屬性的交集為空,則不做任何操作；否則,根據(jù)交集的不同生成新增概念或更新概念；然后,合并或刪除更新過程中出現(xiàn)的冗余概念,從而得到新的形式背景對應(yīng)的概念格；最后,以離散化的恒星光譜數(shù)據(jù)作為形式背景和經(jīng)典的Godin算法做比較,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了UCP算法的正確性和有效性。 (2) 給出了一種基于概

3、念特化的概念格更新構(gòu)造算法UCCS。該算法主要針對形式背景中單屬性分解為多屬性的問題進(jìn)行研究,概念格中的一些概念從較高層次特化或例化成較低層次的概念。首先,利用屬性分解后的新屬性形成的形式背景,構(gòu)造其相應(yīng)的概念格；再將此概念格和原概念格的一個子概念格進(jìn)行比較,得到更新概念、新增概念和特化概念,而不是和原概念格比較進(jìn)行概念格的更新構(gòu)造,從而節(jié)省了時間,提高了概念格更新構(gòu)造的效率；最后,以離散化的天體光譜數(shù)據(jù)作為形式背景,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了UCCS