增量式快速构建概念格算法
增量式算法
增量式算法增量式算法是一种在处理大规模数据时非常高效的算法。
它的思想是将数据分成若干个递增的部分，每次处理一个部分，然后将处理结果与已有的部分进行合并，最终得到最终结果。
这种算法的好处是可以在处理过程中随时停止，而不需要等待所有数据都处理完毕。
增量式算法在很多领域都有广泛的应用。
比如，在大数据处理中，如果直接将所有数据一次性加载到内存中进行处理，往往会导致内存溢出的问题。
而使用增量式算法，则可以将数据分成若干个小部分，逐个处理，大大减少了内存的压力。
在机器学习中，增量式算法也被广泛应用于在线学习和实时预测的场景中，可以随时根据新的数据进行模型的更新和调整。
增量式算法的核心思想是将问题分解成若干个子问题，并逐个解决。
每次处理一个子问题时，可以利用之前的结果，避免重复计算，从而提高算法的效率。
例如，在求解一个数组的和时，可以将数组分成若干个小部分，分别求解每个部分的和，然后再将结果合并起来。
这样，不仅减少了重复计算的次数，还可以利用并行计算的优势，加速算法的执行。
增量式算法的另一个优势是可以随时停止和恢复。
在处理大规模数据时，往往需要花费很长时间。
如果使用传统的一次性处理方法，在处理过程中发生错误或者需要中断时，就需要重新开始处理。
而使用增量式算法，则可以将处理过程分成若干个阶段，每个阶段都可以独立执行。
如果发生错误或者需要中断，只需要从上一次的结果开始重新执行即可，大大减少了处理的时间和资源消耗。
增量式算法的实现方式有很多种。
一种常见的方式是使用迭代的方法，将数据分成若干个小部分，逐个处理，并将结果合并起来。
另一种方式是使用递归的方法，将问题分解成若干个子问题，然后逐个解决，并将结果合并起来。
无论使用哪种方式，关键是要合理地选择分解的方式和合并的策略，以提高算法的效率和准确性。
总结来说，增量式算法是一种高效、灵活且易于实现的算法。
它可以在处理大规模数据时减少内存的压力，提高算法的效率，同时还可以随时停止和恢复。
近似概念格及其增量构造算法研究
Ａｐ ｒ ｘｍａｉｎ ｃ ｎ ｅ ｔｌｔｉｅ ａ ｄ ｉｃ ｅ ｎ ａ ｏ ｓｒ ｃｉ ｇ ａｇ ｒｔ ｍ ｐ ｏ ｉ ｔ ｏ ｃ ｐ ａｔｃ ｎ ｎ ｒ ｍｅ ｔｌｃ ｎ ｔｕ ｔｎ ｌｏｉｈ ｏ
ｃ ｙ．ｅ ｐ ｃａ ｌ ｏ ｈ ａａ ｓ ｔ ｔ ａ ｇ ｃ ｌ ｎ ｅ ｓｔ ． ｓ ｅ ｉ ｙ ｆ ｒｔｅ ｄ ｔ ｅ ｓｗｉ ｌｒ ｅ ｓ ａ ｅ ａ ｄ ｄ ｎ ｉ ｌ ｈ ｙ
Ｋｅ ｒ ｓ ａ ｐ ｏ ｉ ｔ ｎ ｃ ｎ ｅ ｔ ａｔ ｅ ｏ ｍ ｌ ｏ ｃ ｐ ｎ ｌｓｓ ｎ ｏ ｌｔ ｏｍａ ｃ ｎ ｅ ｔ ｎ ｒ ｍｅ ｔｌｃ ｎ ｔ ｃ ｉｇ ａ— ｙ ｗｏ ｄ ： ｐ ｒ ｘｍａ ｉ ｏ ｃ ｐ ｔ ｃ ；ｆ ｒ ａ ｎ ｅ ｔａ ａｙ ｉ ；ｉ ｃ ｍｐ ｅｅ ｆｒ ｌ ｏ ｔｘ ；ｉｃ ｅ ｎ ａ ｏ ｓｒ ｔ ｌ ｏ ｌ ｉ ｃ ｕ ｎ
ｍａｉｎＴｃ ｎｌ ｙ Ｌ ｏａ ｇＮｏｍ ｌ ｏｅｅ Ｌ ｏａｇＨ ｎ ｎ４ １２ Ｃ ｉ ） ｔ ｅｈ ｏｏ ， ｕｙ ｎ ｒ ａ ｌｇ ， ｕｙ ｎ ｅａ ７ ０ ２， ｈｎ ｏ ｇ Ｃｌ ａ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ｅ ｃ ａ ｓｃ ｃ ｎ ｅ ｔｌｔ ｃ ｓｌ ｔｄ ｉ ｎ ｏ ｌｔ ｎｏ ｍａ ｉｎ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｏｖ ｈ ｓ ｌ ｔｔ ｎ， ｒ ｓ ｎ ｅ ｅ ｓ ｒ ｃ ： ｈ ｌ ｓｉ ｏ ｃ ｐ ａｔ ｅ ｉ ｉ ｅ ｎ ｉｃ ｍｐ ｅ ｅ ｉ ｆｒ ｔ ．Ｉ ｒ ｅ ｏ ｓ ｌ ｅ ｔ ｉ ｉ ａｉ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄ ａ ｎ ｗ ｉ ｍｉ ｏ ｍｉ ｏ ｃ ｎ ｅ ｔ ａ ｔ ｅ ｍｏ ｅ— ｐ ｒｘ ｍａ ｉｎ ｃ ｎ ｅ ｔ ａｔ ｅ ｏ ｃ ｐ ｔ ｃ ｄ ｌａ ｐ ｏ ｉ ｔ ｏ ｃ ｐ ｔ ｃ ，ｗｉ ｈ ｃ ｕｄ ｂ ｓ ｄ ｔ ｅ ｌ ｉ ｓｉ ｇ ｖ ｌ ｅ ｉ ｒ ｌ ｏ ｔ ｔ Ｏ ｈ ｔ ｌ ｉ ｏ ｌ ｉ ｔ ｏ ｌ ｅ ｕ ｅ ｏ ｄ ａ ｔ ｍｉｓｎ —ａ ｕ ｎ ｆ ｍａ ｎ ｅ ． ｎ ｔ ａ ｃ ｗ ｈ ｏ ｃ ｘ
概念格构造算法（综述）
概念格构造算法（综述）
概念格⾃理论提出⾄今发展了近30年，已经成功应⽤于多个研究领域，如数据挖掘、机器学习、知识发现、软件⼯程、知识⼯程以及信息检索等。
概念格的构造算法是基于概念格的应⽤的关键。
现有的构造算法可以分为三类：批处理算法、渐进式算法和分布式算法，其中前两类是单机构造算法。
批处理算法是出现较早的⼀类构造算法，根据构造格的不同⽅式，可分为三类，即⾃顶向下、⾃底向上和枚举。
⾃顶向下类算法⾸先构造格的最上层节点，再逐层向下，较经典的算法有Bordat算法；⾃底向上算法则相反，⾸先构造最底层的节点，再向上扩展，如Chein算法；枚举算法是根据给定数据集，按照⼀定的顺序枚举出所有的节点，然后再⽣成节点间的关系，代表算法有Ganter算法等。
这类算法都需要多遍扫描数据库。
渐进式算法，⼜称增量式算法。
这类算法的基本思想都是将当前要插⼊的记录和格中概念进⾏交运算，根据结果采取不同的处理⽅法，主要区别在连接边的⽅法。
经典的有Godin算法，T. B. Ho算法等。
由于时间性能优越，现有的⼤多数概念格系统都是基于这类算法搭建的。
随着数据规模的迅速增长，概念格的分布式构造成为重要的研究内容。
⽬前我正在做相关研究，过段时间，我会把我的⽅法和现⾏的其他分布式⽅法做个对⽐，⼀起介绍给⼤家。
【计算机科学】_概念格生成算法_期刊发文热词逐年推荐_20140727
科研热词 概念格 形式概念分析 神经网络 知识构建 渐进式 模糊概念格 概念矩形 概念格生成算法 概念格构造算法 批处理 形式背景 广义概念格 增量式生成算法 双向联想记忆 区间概念格 产生式规则
推荐指数 4 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 5
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
科研热词 概念格 预测模型 闭包系统 相对约简格 渐进式算法 概念树 构造算法 时间序列 形式概念分析 并行算法 周期关联规则 划分
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
科研热词 矩阵的秩 概念矩阵 概念格 形式概念分析 哈斯图
推荐指数 1 1 1 1 1
2012年 序号 1 2 3 4
科研热词 规则提取 规则产生集 概念格 数据库知识发现
推荐指数 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4
2013年 科研热词 规则提取 概念格 属性约减 变精度粗糙集 推荐指数 1 1 1 1
一种基于偏序集直积的增量式概念格构造算法
一
种 基 于偏 序 集直 积 的增 量 式 概 念 格 构 造 算 法
王 旭 马 垣
（ Ｉｊ 技 大 学计 算 机科 学 与工 程 学 院 鞍 １ 科 辽 宁 鞍 山 ｌ４ ４ １０４）
摘
要
目前 ， 概念格 的构 造算法可分为批处理 式和 增量 式两类。已有 的增 量式算法 只适用于单个对象 的逐个插入 更新的情况，
对于一 个属性集合 ｙ ＣＡ， 定义 ：
ｇ １ ＝ ｛ ∈０Ｉ （， ） ０ ＶＹ∈Ｙ ０ｙ ，， ｝
定 义 ３ 形式背景的概念和概 念格 ） 形 式背景 （ Ａ，） （ ０， ， 的
一
员的关 注 ， 中 的 核 心 数 据 结 构 ， 概 念 格 已 经 在 知 识 发 其 即，
维普资讯
第２ ４卷 第 １ 期
２Ａｐ ｌ ａ ｉｎ ｎ ｏ ｔ ａ ｅ ｏ ｕ ｅ ｐ ｉ ｔ ｓａ ｄ Ｓ ｆ ｒ ｃ ｏ ｗ
Ｖｏ． ４， ． １ ２ Ｎｏ １
Ｊｎ ２ ０ ａ ．０ ７
决 了上述 问题。最 后， 一个 实例检 验 了算法的正确性。 用 关键词 形 式背景 概念格 直积
ＡＮ ＮＣＲＥＭ ＥＮＴＡＬ Ｉ ＡＬＧｏＲＩ ＴＨＭ ＦｏＲ ＢＵＩ ＬＤＩ ＮＧ ＣｏＮＣＥＰＴ ＬＡＴＴＩ ＣＥ ＢＡＳ ＥＤ ｏＮ ＡＮ ｏＲＤＥＲＥＤ ＳＥＴ ＲＥＣＴ ＤＩ ＰＲｏＤＵＣＴ ｏＰＥＲＡＴＩ ｏＮ
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ
Ｎ ｗ ｄ ｙ ，ｈ ｌ ｏ ｔ ｍｓｆ ｒｂ ｉ ｉ ｇ ｃ ｎ ｅ ｔ ａ ｔ ｅ ｃ ｎ ｂ ｉｉ ｅ ｎｏ ｔ ｏ ｃ ｔｇ ｒ ｓ ｉ ｅ ， ａｃ ｌ ｏ ｔｍｓａ ｄ ｉ ｃｅ ｎａ ｏ ａ ａ ｓ ｔ ｅ ａ ｇ ｒ ｈ ｏ ｕ ｌ ｎ ｏ ｃ ｐ ｔｉ ａ ｅ ｄ ｖｄ ｄ ｉ ｔ ｗ ａｅ ｏ ｉ ，． ． ｂ ｔ ｈ ａｇ ｒ ｈ ｎ ｎ ｒｍｅ ｔｌ ｉ ｄ ｌ ｃ ｅ ｉ
abaqus增量法
abaqus增量法
Abaqus中的增量法是一种数值模拟方法，用于求解复杂结构
的力学问题。
增量法将时间连续的问题离散成一系列的时间步，通过求解每个时间步的力学方程，逐步求得问题的解。
在每个时间步中，结构的位移、应力和应变等参数都会发生相应的增量变化。
通过依次迭代每个时间步，最终可以得到整个加载过程中的结构响应。
在Abaqus中，使用增量法进行数值模拟需要进行以下几个步骤：
1. 定义模型：建立几何模型，并设置材料和边界条件。
2. 定义加载：确定加载的类型和程度。
可以是温度、力、位移等。
3. 定义分析步：将整个加载过程分解成一系列的时间步。
可以根据实际情况进行设置，比如每个时间步的大小和总的时间步数。
4. 求解：通过迭代求解每个时间步的力学方程，得到位移、应力和应变等参数的增量。
5. 可视化结果：使用Abaqus的后处理工具，如Visualization module，来查看和分析模拟结果。
需要注意的是，增量法在计算过程中会考虑材料的非线性性、
接触和接触的非线性等影响因素，可以用于求解各种静力学和动力学问题。
具体的参数设置和模型建立需要根据具体问题和目标进行选择和调整。
三支概念格增量构建算法及其应用研究
三支概念格增量构建算法及其应用研究三支概念格增量构建算法及其应用研究概念格是一种用于表征和处理数据之间语义关系的数学模型。
构建概念格能够帮助我们理解和处理复杂的数据集，从而在知识发现、数据挖掘等领域中具有重要的应用价值。
近年来，随着大数据时代的到来，数据规模呈指数级增长，传统的概念格构建方法在处理大规模数据时面临着诸多挑战。
为了解决这些问题，研究者提出了一系列基于增量构建的概念格算法，为大规模数据的概念格构建提供了一种有效的解决方案。
本文将介绍三种主要的概念格增量构建算法，包括概念格增量构建算法、分布式概念格增量构建算法和流式概念格增量构建算法，并探讨它们在不同应用场景中的实际应用。
概念格增量构建算法是一种对传统概念格构建算法的改进，它通过利用原有概念结构的信息和新数据的信息，来增量更新已有的概念格模型。
这种算法的核心思想是建立新数据与已有数据之间的语义关联，然后通过对新数据进行概念格扩展，更新整个概念格结构。
这种算法能够在保持已有概念格结构稳定性的同时，对新数据进行高效的概念格构建，提高整体的构建效率。
分布式概念格增量构建算法是一种解决大规模数据概念格构建问题的有效方法。
传统的概念格构建算法受限于计算资源的限制，在处理大规模数据时存在很大的困难。
分布式概念格增量构建算法通过将概念格构建任务划分成多个子任务，并在不同计算节点上进行并行计算，将原本耗时的计算过程有效地分散到多个计算节点上，提高了整个概念格构建的效率。
同时，该方法还能够有效地处理数据的不确定性和噪声，提高概念格构建的准确性。
流式概念格增量构建算法是一种适用于数据流场景的概念格构建方法。
在传统的概念格构建算法中，所有的数据都被认为是一次性给出的，而在实际应用中，数据是以数据流的形式不断到达的。
流式概念格增量构建算法通过动态地更新概念格，实时地处理新数据的到达，保持概念格的实时性和准确性。
该算法采用了一些有效的数据压缩和增量更新技术，能够在保证概念格准确性的同时，大大减少计算量和存储空间的消耗。
了解机器学习中的增量式学习方法
了解机器学习中的增量式学习方法在机器学习领域，增量式学习方法是一种重要的技术，它可以有效地处理海量数据并逐步更新模型。
本文将介绍增量式学习的概念及其在机器学习中的应用。
一、概述增量式学习是一种持续学习的方法，它可以在不重新训练整个模型的情况下，根据新的数据对模型进行更新和改进。
与传统的批量学习方法相比，增量式学习更加灵活，能够适应数据流动和变化的环境。
二、增量式学习算法1. 增量式聚类算法增量式聚类算法是一种能够动态地将新数据点分配到已有的聚类中心或创建新的聚类中心的方法。
常见的增量式聚类算法包括K-means 增量学习算法和在线聚类算法。
2. 增量式分类算法增量式分类算法能够动态地调整分类器的参数，以适应新的训练样本。
常见的增量式分类算法包括朴素贝叶斯增量学习算法和支持向量机增量学习算法。
3. 增量式回归算法增量式回归算法可以对模型进行增量更新，以适应新的数据并保持模型的预测准确性。
常见的增量式回归算法包括线性回归增量学习算法和决策树增量学习算法。
三、增量式学习的应用1. 大数据处理增量式学习方法在处理大规模数据时具有显著的优势。
通过对新到达的数据进行增量更新，可以减少计算量和存储空间的需求，并且保持模型的性能。
2. 实时推荐系统在实时推荐系统中，用户的行为和偏好会不断变化。
采用增量式学习方法可以及时地更新模型，提供个性化的推荐结果。
3. 自适应控制系统增量式学习方法可以应用于自适应控制系统，动态地学习和适应不断变化的环境。
通过增量更新模型，控制系统可以持续优化自身的性能。
4. 在线广告推荐在在线广告推荐中，用户的兴趣和行为会不断变化。
使用增量式学习方法可以实时更新广告推荐模型，提供更精确的广告推荐结果。
四、总结增量式学习方法是一种适应数据流动和变化的机器学习技术，它可以动态地更新和改进模型。
在大数据处理、实时推荐系统、自适应控制系统和在线广告推荐等领域都有广泛的应用。
随着机器学习技术的不断发展，增量式学习方法将在更多的场景中发挥作用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
E-mail: fcst@
Tel: +86-10-89056056
增量式快速构建概念格算法*
曾利程，张祖平+，邹力耕
中南大学 信息科学与工程学院，长沙 410012
Fast Algorithm for Incremental Construction of Concept Lattice������
* The National Natural Science Foundation of China under Grant No. 61379109 (国家自然科学基金); the Fundamental Research Funds for the Central Universities of Central South University under Grant No. 2017zzts511 (中南大学中央高校基本科研业务费专 项资金).
1 引言
在 20 世纪 80 年代，科学家 Wille 就提出了 FCA （formal concept analysis），在过去的 30 多年里，FCA 被广泛应用[1]。FCA 是概念格的核心数据结构，该理 论强调以人的认知为中心，提出了一种不同于传统 的知识表示以及数据分析的方法，在信息检索、数据 挖掘、机器学习等领域得到了广泛而深远的影响[2- 。 3] 如何快速构建或更新概念格成为了当今学术界的一 个热点。对概念格进行更新的一个隐含前提是必须 要有已经构造好的概念格。构造一个概念格可以看 成是把所有的对象或是属性一个个添加到空概念格 的过程，因而向概念格中添加对象或是属性的更新 算法有着比其他更新算法更加独特的地方[4- 。 6] 概念 格作为数据分析的有效工具，被应用到很多的领域， 吸引了广大研究者的长期关注 。 [7-12] 概念格中的每一 个节点都是一个形式概念，所有的形式概念都由两 部分组成：外延和内涵。外延是被这个概念覆盖的 例子，就是所有属于这个概念的对象的集合；内涵， 也就是概念的描述，用来表述这个例子在这个概念 下的共同特征[7, 13]。形式概念分析利用了对象与属性 之间的二元关系构建概念之间的层次结构。概念格 架构从本质上描述的是对象和属性之间的关系，在 哲学的意义上实现概念的规范化[4]。
Abstract: Formal concept analysis (FCA) has been proven to be a very effective method for data analysis, rule extraction and clustering, but how to build a formal concept lattice efficiently is a difficult and hot topic. This paper proposes an efficient incremental concept lattices construction algorithm. The algorithm is called FastAddExtent, a modification of AddIntent in which two fundamental procedures including covering relation fixing and canonical generator search are improved. The proposed algorithm can locate quickly the concept by the way of Hash and adding four fields to every concept. Thus, it makes enormous breakthrough with the increase in the number of formal concept when building concept lattices. Experimental results show that the FastAddExtent algorithm can improve the efficiency obviously compared with the primitive AddIntent algorithm. Key words: concept lattice; data analysis; formal concept analysis; clustering algorithm
ZENG Licheng, ZHANG Zuping+, ZOU Ligeng
School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 4100Байду номын сангаас2, China + Corresponding author: E-mail: zpzhang@
ISSN 1673-9418 CODEN JKYTA8 Journal of Frontiers of Computer Science and Technology 1673-9418/2018/12(11)-1862-09 doi: 10.3778/j.issn.1673-9418.1711028
摘 要：形式概念分析（formal concept analysis，FCA）已经被证明是数据分析、规则提取和聚类的一种非常有 效的方法，但如何有效地构建形式化概念格是一个困难且至今热门的课题。提出了一种高效的增量式构建概 念格的算法——FastAddExtent。基于已有的 AddIntent 算法构建概念格的基本流程，设计了修复概念间关系与
Received 2017-11, Accepted 2018-02. CNKI 网络出版: 2018-02-06, /kcms/detail/11.5602.TP.20180206.1344.010.html
曾利程 等：增量式快速构建概念格算法
1863
寻找标准生成器的方法。提出的 FastAddExtent 算法通过增加四个字段有效地避免了概念之间不必要的比较， 通过 Hash 查找快速定位概念，从而使构建概念格的效率随着概念数量的增加有了突破性的进展。实验结果表 明相比 AddIntent 算法，FastAddExtent 算法明显提高了算法的效率。 关键词：概念格；数据分析；形式概念分析；聚类算法 文献标志码：A 中图分类号：TP18；TP391
ZENG Licheng, ZHANG Zuping, ZOU Ligeng. Fast algorithm for incremental construction of concept lattice. Journal of Frontiers of Computer Science and Technology, 2018, 12(11)：1862-1870.