概念格构造算法分析

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粗糙概念格构造的算法

粗糙概念格构造的算法

粗糙概念格构造的算法
算法模拟神经网络:
1.模型开发:利用反向传播(BP)算法构建一个由输入层、隐藏层、
输出层组成的神经网络模型,该模型的功能是进行特征提取和识别,
能够根据输入的数据进行分析,得出相应的输出。

2.Sigmoid调节:通过Sigmoid调节函数,让模型根据输入层接收至隐
藏层的数据进行线性变换,输出更加准确。

3.训练和学习:模型训练,采用BP算法不断进行调整,以逐步提升准
确率,并在知识库中进行存储,使用新的训练样本调整模型,以反映
出新的规律和特征。

4.衡量准确率:模型的准确率可以通过混淆矩阵、精度、召回率来衡量。

5.优化处理:可以利用SGD(随即梯度下降)、Momentum、AdaGrad
等优化方法来更新模型,以改善训练模型的性能,提升模型的准确率。

6.模型应用:模型构建完成后,可以进行应用,例如:语音、图像、情感分析等,并可根据不同应用场景反复优化算法,以提升模型效果。

一种概念格渐进式构造算法

一种概念格渐进式构造算法
C m ue E gnei 日 o p t nier g r n
,口 s f ” 计算机工程与应用 c 0

种概念格渐进 式构造算法
习 慧丹
XIHui a dn
黔南民族师范学院 计算机科学系 , 贵州 都匀 58 0 50 0
De at n f o ue ce c , i n n r l ol efr t n lisD y n G i o 5 0 0 C ia pr me t C mp t S i e Q a a ma C l g i aie, u u , uz u5 8 0 , hn o r n n No e o Na o t h
tc o tu to sa p e e iieofisa lc to Co ie c nsr c i n i r r qu st pp i ai n. mpa e o t r d to a l ort m , h l o ih r d e h t r d t heta ii n lag ih t e ag rt m e uc st e n umb rofn e o ta r ed ig t pd t r c s nd l ist e r h p c e od st r ve s urn heu a ep o e sa i t hes a c s a e whies a c ng t e f t e o f m l e r hi h a h rn deo an w e e a e d , e g n r t dno e whih h sb te mepe f r a c . c a et rt r o i m n e K e r :c nc p atc ; o a o e ta l i; n r me tago ih y wo ds o e tlti e f r lc nc p nayss i c e n l rt m m

概念格并行构造算法研究

概念格并行构造算法研究
X, J是 G和 M 之 间的 一个 二元 关 系 , 且 G×M 。
G, y
, 且满 足 =y和 Y =
是 属性 的集 合 , 那
定 理 1 设 K一 ( M ,) 一 个背 景 , x X。 G 是对 象 的 集 合 , y , G, J 是 x, , y, y 么下列 式 子成 立 L : 1 ] ① X1 X2 X X , 1 y2 y 2 y 1②X X y 2 1Y ; ,
算法 , 它将概 念集合看作初始闭包 系统 , 迭代生成相互 独立的多个子 闭包系统 , 然后在 每个子闭包系统 中独立 生成概念 , 有效提高 了运算效率 。
关 键 词 : 念 格 ; 造 算 法 ; 行 算 法 ; 分 ; 包 系 统 概 构 并 划 闭
中图分类号 : I TP 8
文献标识码 : A
K K。 G, U , U ) ② 如 果 M I 一( M ; 一M2- , K K2 -M 则 和 的叠 置 为 一 ( G UC2M ,1 2 。 , I U在 同项 形 式背 景 K K。 , M 一 , 和 中 若 n 则称 L( ) L( ) 内涵 独 立 的 ; M1 K 和 Kz是 若 N
文奄 编号 :0 16 0 (0 8 0 — 1 20 1 0 —6 0 2 0 ) 30 2 —3
随着 数 据规 模 的 不 断增 大 ,已有 建 格算 法 在 时 间 、 间复 杂 性 方面 的问 题 越 来越 突 出 ,研 究 采 用新 空 的方法 和 手段 来构 造概 念 格 , 为众 多 学者 一个 新 的研 究方 向 。 成 概念 格 的分 布处 理 思想就 是 根据 不 同 的原 理 , 用分 治 策略 , 采 把构 造概 念 格 的任务 分成 多个 子 任务 , 个 子任 务构 造部 分 概念 格 , 由部分 概 念格 合 每 再

近似概念格及其增量构造算法研究

近似概念格及其增量构造算法研究
d i1 .9 9 ji n 10 —6 5 2 1 . 1 0 ・ o :0 3 6 /.s .0 1 3 9 .0 2 0 .0 s 5
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。

基于同构理论的三支概念格的构造方法与算法研究

基于同构理论的三支概念格的构造方法与算法研究

浙江大学学报(理学版)Journal of Zhejiang University (Science Edition )http :///sci第47卷第3期2020年5月Vol.47No.2May 2020基于同构理论的三支概念格的构造方法与算法研究钱婷1,3,赵思雨2,3,王军涛1(1.西安石油大学理学院,陕西西安710065;2.咸阳师范学院数学与信息科学学院,陕西咸阳712000;3.西北大学概念认知与智能研究中心,陕西西安710127)摘要:三支概念分析理论目前已经发展成为数据分析与知识发现的有效工具。

主要通过形式背景特征的研究,讨论三支概念格与概念格的同构关系,进一步研究了三支概念格的构造方法。

首先给出了对偶属性、属性对偶背景的定义,并证明了在对偶背景下三支概念格与概念格是同构的。

其次,推广了对偶属性、属性诱导的对偶背景,给出对偶可交属性及属性对偶可交背景的定义,同时,证明了在对偶可交背景下,三支概念格与概念格是同构的。

最后基于上述理论,给出了判定属性对偶背景与属性对偶可交背景的2种算法以及三支概念格的构造方法。

关键词:概念格;三支概念格;同构;形式背景;算法中图分类号:O29文献标志码:A文章编号:1008⁃9497(2020)03⁃322⁃07QIAN Ting 1,3,ZHAO Siyu 2,3,WANG Juntao 1(1.College of Science ,Xi ’an Shiyou University ,Xi ’an 710065,China ;2.College of Mathematics and Information Science ,Xianyang Normal University ,Xianyang 712000,Shaanxi Province ,China ;3.Institute of Concepts ,Cognition and Intelligence ,Northwest University ,Xi ’an 710127,China )Research on construction methods and algorithms of three-way concept lattices based on isomorphism theory .Journal of Zhejiang University (Science Edition ),2020,47(3):322⁃328,336Abstract :Three -way concept analysis has now become an effective tool for data analysis and knowledge discovery.In this paper,the isomorphism relationship between three -way concept lattice and concept lattice are discussed by studying the characteristics of formal context.And furthermore,the construction methods of three way concept lattice are studied.Firstly,the definitions of dual attribute and attribution dual context are given.Secondly,it is proved that three -way concept lattice and concept lattice of the dual formal context are isomorphic.Furthermore,the dual attribute and attribute dual context are generalized,and then the dual intersectable attribute and attribute dual intersectable context are given.It is also proved that three -way concept lattice and concept lattice of attribute dual intersectable context are isomorphic.Finally,two algorithms to determine the attribute dual context and attribute dual intersectable context and the construction methods of three -way concept lattice are proposed.Key Words :concept lattice;three -way concept lattice;isomorphism;formal context;algorithm0引言为了给格理论提供一个实际应用的载体,德国数学家WILLE 于1982年结合哲学中概念的定义及其层次结构,提出了形式概念分析理论[1]。

概念特化的概念格更新构造算法

概念特化的概念格更新构造算法
[ 6]
, 其存在的问题
是当形式背景发生变化时就要重新构造概念格 . 渐 进式算法被认为是比较有前途的一类算法, 可分为 增加对象和增加属性 2 类概念格的渐进式构造 . 增 加对象的经典算法是 God in 算法 的构造
[ 8] [ 7]
; Eklund 和 M artin 展示了概念层次进
[ 3]
图 1 概念格的 H asse 图 F ig . 1 H asse diag ram of concept lattice
2 基于概念特化的概念格更新构造
对于任意给定的形式背景 , 一个属性分解为若 干个新属性, 即形式背景中的高层概念属性特化为 多个底层概念属性 , 使得形式背景发生变化 , 因此如 何利用原形式背景已构造出的概念格 , 来快速更新 构造新形式背景的概念格, 对于提高概念格构造效 率具有重要意义, 该问题可以描述如下 : 设形式背景 K 1 = (G 1, M 1, I1 ), 由 K 1 构造的概 念格为 L 1, P ∃ M 1, 若属性 P 分解为属性集合 P &= {P 1, P 2, ∋, P n }, 则形式背景 由 K 1 变为 K &= ( G 1, (M 1 - P ) ( { P 1, P 2, ∋, P n }, I &), 且由 K & 构造的概 念格为 L & . 如何利用原格 L 1 通过快速更新构造得到 概念格 L & , 是本文要解决和研究的问题. 利用 L 1 更 新构造出的概念格设为 L, 则 L &= L. 定义 2 设 K 1 = ( G 1, M 1, I 1 ) 为形式背景 , P ∃ M 1, 若属性 P 分解为属性集合 {P 1, P 2, ∋, P n }, 称 P 为分解属性. 在形式背景 K 1 = (G 1, M 1, I 1 ) 中, 若 g (P ) = Q, 则由形式背景 K 2 = (Q, {P 1, P 2, ∋, P n }, I2 ) 构造的 概念格设为 L 2, 更新构造概念格 L 的过程是利用 L 2 的概念与 L 1 的部分概念做比较得到的 . 定义 3 设概念 C 1 (A 1, B 1 ) ∃ L 1, C 2 (A 2, B 2 ) ∃ L 2, 若概念 C 1 与 C 2 具有相同的外延 , 即 A 1 = A 2, 则 称概念 C 1 与概念 C 2 互为对应概念. 定义 4 设 L & 1 = (G & 1, M & 1, I & 1 )为任一概念格 , 若 C& 1 (A & 1, B & 1 ) ∃ L& 1, 都有 C 1 &(A & 1, B & 1 ) ∃ L 1 成立 并且 L 1 & 的 二元关系 I1 & 关于概念格 L 1 也成立, 则称 L 1& 为 L 1 的子概念格, 简称子格. 定理 1 利用概念格 L 1 更新构造概念格 L 的过 程中 , 若 L 2 的全概念 C 2 (A 2, B 2 )与 L 1 的子格 L & 1 的

概念格的快速构造算法及其应用探讨

概念格的快速构造算法及其应用探讨

概念格是一种用于数据分析和知识发现的重要工具,它可以帮助人们在数据中快速发现潜在的规律和关联,进而为决策提供依据。

而快速构造算法是一种用于构建概念格的高效算法,它在处理大规模数据时具有较好的性能表现。

本文将探讨概念格的快速构造算法及其在实际应用中的价值和意义。

一、概念格的基本概念及应用场景1.1 概念格的概念概念格是由法国数学家Begrès在20世纪初提出的一种概念表示方法,它可以将数据集中的对象和属性转化为一个交互的概念结构。

概念格由概念和概念之间的关系组成,可以以图形的方式呈现出来,有助于理解和分析数据之间的关系。

1.2 概念格的应用场景概念格在数据挖掘、知识发现、决策支持等领域被广泛应用。

在医疗领域,可以利用概念格分析患者的病历数据,发现疾病之间的关联和规律;在金融领域,可以利用概念格分析客户的交易行为,识别潜在的欺诈风险。

二、概念格的快速构造算法2.1 基于属性增长的算法基于属性增长的算法是一种常见的概念格构造算法,它从数据集中逐步增加属性,构建概念格的过程中只考虑当前对象集合和属性集合的支撑关系,属于一种自底向上的构造方法。

2.2 基于对象约简的算法基于对象约简的算法是另一种常见的概念格构造算法,它从数据集中逐步约简对象,构建概念格的过程中只考虑当前属性集合和对象集合的支撑关系,属于一种自顶向下的构造方法。

2.3 快速构造算法的意义和价值快速构造算法可以大幅提高概念格构造的效率和性能,特别是在处理大规模数据时,传统的构造方法往往效率低下。

快速构造算法在实际应用中具有重要的意义和价值,可以帮助人们更快速地发现数据中的潜在关系和规律,为决策提供更可靠的依据。

三、概念格的快速构造算法在实际应用中的探索与应用3.1 概念格的快速构造算法在医疗领域的应用在医疗领域,概念格的快速构造算法可以帮助医生分析患者的病历数据,发现不同疾病之间的关联和规律,进而为临床诊断和治疗提供依据。

快速构造算法的高效性能可以帮助医生在较短的时间内分析大量的病历数据,为医疗决策提供及时支持。

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据 结构 目前 已有 各种构 造 算法 。 文重 点研 究 了 G ne 和 No r e两种概 念格 构造 算 法 , 通过 实验分析 本 atr ui n 并 在属 性 个数 固定 的情况 下 , 当疏 密度不 同 时 。 间复杂度 随 对 象数 增加 的 变化 情 况。 时
【 关键 词 】 概念 格 ; 式 背景 ; 间复 杂度 ; 密度 : 形 时 疏
O 引言 、
的属 性数 固定 、 疏密 度不 同时 , 问复 杂度 随对 象数 增 时
形式 概念 分析 『 理 论 是 由德 国 的 R Wie教 授 于 加 的变 化情 况 】 J . l l 18 9 2年 首先 提 出 . 它是 建立 在 序论 及 完全 格 理论 基础 1 算 法思 想描 述 、
1 4
福 建 电 脑
2 1 第 8期 0 0年
概念格构造算 法分析
陈 庆 燕 .崔 娟。
(1 滨 州学院计 算机科 学技 术 系 山 东 滨 州 2 60 、 560 2 山 东滨 卅 渤海 活塞股份 有 限公 司 信 息部 山 东 滨 州 2 60 、 I 56 2)
【 摘 要】 :形式概念分析是一种有效的数据分析工具, 已经得到 了广泛的应用。概念格作为其核心数
类 算法『1批 处理 算法 的基 本思 想 : 次生成 所有 的 个 属性 的外 延 的补集集 合称 为一个 基 B . 3。 一 F是 B中子 概念 格结 点 .再 根据 结点 间 的前驱 一 继关 系生 成边 . 集 的并 形成 的簇 集 , 后 即 厂 l 。此 步 的 目的是 U, KC x 完 成概念 格的构 造 根据 生 成概 念格 的方 式不 同 又分 从基 中生成 F, 并将 F以词 典序树 表示 。 树 的每一条 该
按 照一 定 的顺 序枚 举概 念格 的所 有 结点 .然后 再 生产 应算 法 。
实 Has se图 .典 型 的枚 举 算 法有 G ne 算 法 . o r e算 2、 验 分 析 atr N ui n 法等 。渐进式 建格 算法 又分 为基 于属性 和基 于对 象 的 为 了测 试 上述 两 种算 法在 参数 发 生变 化 时 的 时间
象共 有 的属性 的集合 。概 念 格 的完 备性是 它 的主要 优 词典顺 序 排序 , 过 给定 向量 x ( , , x 找 到下 一 通 =x x …, , 点之一 . 它使 造格 的形 式 最终 是唯 一 的和 可重 复 . 因此 个 X 向量 查 找的 方法是按 顺序 将属 性位 置 1 并测试 概念格 的构 造不 受属 性和 数据 的排列 次序 和构 造方 法 它是 否是 完全 对 , 算法 的初 始 化 向量 为f,, 0 , 00…. 以此 1 的影响 , 但也 因此 导致概 念格 结构 庞 大 在理 论 上 的最 方 式产 生 的 向量是 有 序 的 . 列 表按 照 x集 的包 含顺 其 坏情况 下 .概 念 的节 点个数 会 随形 式背 景 中对象 个数 序拓扑 排序 。 该算 法 没有生 成 Has 。 是其按 包含 se图 但 和属性 个数 的增加 以指 数倍 增 长[ 因此 . 们在 不 断 拓 扑排 序的方 式有 利于 生成 图 2 1 。 人 的寻找 有效 的概念 格构 造算 法 1 o r e 法 . N ui 算 2 n 概 念 格 的构造 算 法 主要 分 为两 大类 :批 处 理算 法 N uie算 法生 成 概念 格 时 . 用概 念 外 延 的补 集 or n 使 和渐进式 算法 一 般认 为渐 进式 算 法是 比较有 前途 的 作为 基本操 作单 位 。该算 法分 成两部 分 。首先 . 所有 单
上的 概 念格作 为 形式 分析 理论 中的核 心数 据结 构 已 1 a tr . G ne 算法 1
经 在很多 领域 得到 广泛应 用 。概 念 格 的每个 节点是 一
G ne 算 法 使用 特 征 向量 来 枚 举 概 念 格 的 X集 . at r
个 形式概 念 . 由外延 和 内涵两 部分 组成 外延 表示 为属 每个 向量 的 长度是 属性 集 的基数 。若 某个 属性 值 在该 于这个概 念 的所 有对 象 的集 合 .内涵表示 所有 这些 对 向量 中出现 , 相应 位被 置 1 否则 为 0 将特 征 向量按 则 , 。
两类 , 主要 思想是 : 当前 要插 入 的对象 或属 性 与格 复杂 度 的变 化趋 势 。 了三 组 实验 。 实验 环 境是 P n 其 将 做 e.
中所有概念进行交运算 , 根据交运算的结果不同. 从而 t m() 30 H P 5 2 内存 , no s P操 作 i RD、.G zC U、1MB u Widw X 采取 不 同的行 动 典 型 的基 于对 象 的渐进 式建 格算 法 系统 , 数据 库 管理 系统 为 MSS LS re 0 0 用 Jv Q evr 0 . aa 2 有 G dn算 法 嘲 以及 对 G dn算 法 的一 些 改 进 . 于 实 现 了 G ne 算 法 和 N uie算 法 。在 此 实 验 中 . oi , oi 基 atr or n 用 属性 的渐进 式算 法有 A dne t d ltn 算法 等。 m袭 示 疏密度 , 即每个对 象所具 有 的属 性个数 本文 重点研 究 了 G ne 算法 【 N uie a tr 4 】 o r 算法1. 和 n 5 阐 1 实验一 : l0 m,4 M= O 。 _

为 三类 , 自顶 向 下算 法 , 即 自底 向上 算 法 和枚 举算 法 路 径表 示 F中的一 个元素 。具 有 同样 前 缀 的运算 享有 自顶 向下算 法首 先构 造概 念格 的最上 层结 点 .再逐 渐 同样 的部分 路径 。树根 是一个 空集 。接着 。 算 F的覆 计 向下 , B ra 算 法 : 如 od t 自底 向 上算 法 则相 反 , 先构 造 盖 图 。 法定义 了 F中两个元 素之 间 的覆盖 关 系 , 首 算 并导 底部 的节 点 , 向上 扩 展 , C en算 法 : 举算 法 是 出词 典 序树 中元 素满足 覆盖关 系 的条 件 .据 此给 出相 再 如 hi 枚
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