基于概念格的序列模式發(fā)現(xiàn)研究與實現(xiàn).pdf

1、概念格是一種完備的數(shù)學(xué)模型，描述了概念內(nèi)涵與外延之間以及泛化與例化之間的關(guān)系，因而適用于數(shù)據(jù)和知識的表示以及包括分類、關(guān)聯(lián)、序列和聚類等多種知識發(fā)現(xiàn)問題的描述。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的迅速增長，概念格的分布式構(gòu)造成為重要的研究內(nèi)容。本文研究了概念格的分布式/并行構(gòu)造方法和概念格模型應(yīng)用于序列模式挖掘時的約簡算法，以提高算法的效率，使得算法適用于更大規(guī)模的數(shù)據(jù)庫。 本文的主要工作如下： (1)研究了一種基于索引的概念格分布式構(gòu)造方法

2、--LCBI。構(gòu)造時主站點先將形式背景劃分并發(fā)送至從站點，從站點建好子格后發(fā)送回主站點進(jìn)行合并。合并時主站點找出當(dāng)前插入概念的極大相關(guān)概念后自項向下并行地搜索，直至找出它們兩兩間的交叉子概念。插入時只需比較極大相關(guān)概念和它們的交叉子概念，以減少比較的范圍，提高建格效率。 (2)研究了一種基于概念近似度約簡的序列模式挖掘算法。該算法基于概念近似度的定義，先對交易數(shù)據(jù)庫進(jìn)行建格，再約簡滿足近似條件的概念，以減少相似的頻繁卜序列的數(shù)量