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题名基于概念格的关联规则发现
被引量：12
- 1
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作者
谢志鹏
刘宗田
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机构
合肥工业大学微型计算机应用研究所
上海大学计算机学院
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出处
《小型微型计算机系统》
EI
CSCD
北大核心
2000年第10期1028-1031,共4页
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基金
国家自然科学基金!(6 9985 0 0 4)
国家机械发展基金资助
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文摘
关联规则是数据库中有价值的一类规律 ,国内外学者已经对它进行了广泛的研究 .由二元关系导出的概念格作为一种非常有用的形式化工具 ,体现了概念内涵和外延的统一 ,反映了对象和特征间的联系以及概念的泛化与例化关系 ,因此非常适于发现数据中潜在的概念 .本文分析了概念格的关联规则提取之间的关系 ,根据需要对格结构进行了相应的修改 ,提出了概念格结点内涵缩减概念 ,给出了相应的渐进式生成算法和基于概念格的关联规则提取算法 。
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关键词
概念格
内涵缩减
关联规则
数据库
知识发现
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Keywords
Concept lattice
Association rule
KDD
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名概念格节点的内涵缩减及其计算
被引量：11
- 2
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作者
谢志鹏
刘宗田
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机构
合肥工业大学微型计算机应用研究所
上海大学计算机学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2001年第3期9-10,39,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(69985004)
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文摘
首先给出了概念结点的内涵缩减的形式化定义，然后，提出并证明了几个相关的定理，以此作为基础，设计出内涵缩减集计算的算法，最后，简要说明了基于内涵缩减的蕴含规则提取。
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关键词
概念格
内涵缩减
蕴含规则
算法
程序设计语言
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Keywords
Concept lattice
Intent reduct
Implication rule
Algorithm
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分类号
TP312
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名概念格的内涵缩减研究
被引量：8
- 3
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作者
智东杰
智慧来
刘宗田
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机构
河南理工大学计算机科学与技术学院
上海大学计算机工程与科学学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第1期42-44,共3页
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基金
国家自然科学基金~~
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文摘
利用概念格作为属性约简的数据模型,对概念格上的父子关系和内涵属性来源进行了分析:在概念格中任意若干个概念如果存在共同的子概念,那么只存在一个共同的子概念;概念的属性有两种来源,其一是继承的父节点的属性,其二是概念细化过程中增加的属性。相应地提出了两条内涵缩减的规则:如果一个节点只有一个父节点,那么其内涵缩减来源于它的内涵与父节点内涵的差集;如果一个节点有两个或两个以上的父节点,那么其内涵缩减来源于任意两个父亲节点属性的并集。然后对两条规则进行了证明,并设计了计算内涵缩减的算法。
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关键词
概念格
内涵缩减
关联规则
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Keywords
concept lattice
intent reduction
association rule
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于概念格的最简规则挖掘算法
被引量：6
- 4
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作者
邱卫根
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机构
广东工业大学计算机学院
清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2009年第2期318-324,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.60474072)
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文摘
概念格是知识处理和数据分析的重要数学工具.概念格快速构造算法对挖掘关联规则非常重要.本文构造了决策表对应的形式背景和概念格模型,分析了扩展不可分辨矩阵、概念格和最简决策规则发现之间的关系:概念格的内涵都来自于扩展不可分辨矩阵的特征元,最简决策规则的条件元一定是概念格某个结点的内涵缩减.本文给出了形式概念格的快速渐进式构造算法和基于概念格的最简规则获取算法,该算法直观简捷.最后以一个工程实例对本算法的有效性作出了证明.
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关键词
规则获取
形式概念格
扩展不可分辨矩阵
内涵缩减
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Keywords
Rule Acquisition, Formal Concept Lattice, Extended Indistinguishable Matrix, Intension Reduction
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP311
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名概念格的内涵缩减与数据库推理依赖
被引量：6
- 5
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作者
薛金蓉
安秋生
郑军
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机构
北京理工大学计算机学院
软件安全工程技术北京市重点实验室
山西师范大学数学与计算机科学学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2014年第1期96-103,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61272511)
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文摘
值依赖是数据库推理问题研究的一个新课题.首先介绍了形式背景和概念格,提出了值依赖的形式概念模型.将数据属性的安全敏感级别引入到值依赖研究中,提出推理依赖及α极大推理依赖概念,并建立了形式概念格的内涵缩减与数据库推理依赖之间的关系.进一步证明了由概念格的内涵缩减推导出数据库中完备的、无冗余的α极大推理依赖集.最后提出并实例验证了发现数据库中全部推理依赖集的算法.推理依赖是关系数据库中最重要的属性依赖关系之一,其研究对检测和消除数据库推理通道具有十分重要的意义.
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关键词
值依赖
概念格
内涵缩减
数据库推理
推理依赖
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Keywords
value dependence
concept lattice
intent reduction
database inference
inference dependence
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名内涵缩减与分类规则求解
- 6
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作者
葛斌
孟祥瑞
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机构
安徽理工大学计算机科学与工程学院
安徽理工大学科研处
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出处
《科技导报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第15期71-75,共5页
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基金
安徽高校省级自然科学研究重点项目(KJ2009A005Z)
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文摘
概念格是数据分析与知识提取的一种有效工具,具有精确性和完备性等特点。目前,基于概念格的分类规则提取算法很多,但在提取到规则的数量上和规则的形式上并不能达到令人满意的效果。针对基于概念格的分类规则提取方法进行了研究,在改进内涵缩减的增量式计算方法基础上给出了基于内涵缩减的确定的分类规则和近似的分类规则的提取方法,通过有效限制计算内涵缩减的节点的范围降低了内涵缩减的计算规模,利用分类规则基,降低了需要计算的分类规则的数量,提高了分类规则的提取效率。为验证本研究提出分类关联规则的挖掘方法,用C++实现了上述算法。测试结果表明,本文给出的算法是有效的。
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关键词
形式背景
概念格
内涵缩减
分类规则
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Keywords
formal context
concept lattice
intent reduction
classification rule
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于TSP度量模型的FCA扩展应用
- 7
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作者
李旭
刘宗田
强宇
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机构
上海大学计算机工程与科学学院
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出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第19期71-73,共3页
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基金
上海市高等学校科学技术发展基金资助重点项目"软件开发质量管理与控制平台研究"(02AZ86)
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文摘
TSP开发过程强调用数据说话,要求较高的精确度,这对于大多数软件企业难以达到,因此应遵循一种“适度度量”的策略。对过程数据的分析不仅可以减少度量的工作量,还可为后续的开发及过程的改进提供参考和建议。该文提出了将形式概念分析(FCA)应用于TSP度量模型中,通过基于概念格的关联规则,挖掘出了有价值的信息。通过实验项目验证了该方法的有效性和实用性。
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关键词
TSP
度量
形式概念分析
内涵缩减
关联规则
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Keywords
Team software process（TSP）
Measurement
Formal concept analysis
Intention reduction
Association rules
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分类号
TP311.5
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名形式背景的蕴涵规则提取算法
- 8
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作者
张劲松
曲开社
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机构
计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
山西大学计算机与信息技术学院
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出处
《电脑开发与应用》
2009年第8期1-3,6,共4页
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基金
国家自然科学基金资助(60773133
70471003
+1 种基金
60573074)
山西省自然科学基金资助(2007011040)
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文摘
对形式概念分析中如何从概念格提取出形式背景的完备的无冗余的蕴涵规则集进行了研究,从数学理论上证明了通过求出的概念格中的每个概念的真内涵缩减集可以得到形式背景的完备的蕴涵规则集,提出了如何再去除其中的冗余蕴涵得到形式背景的完备的无冗余的蕴涵集合的方法并从数学理论上证明了该方法的正确性,给出了一个从概念格得到形式背景的完备的无冗余的蕴涵规则集的算法。
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关键词
形式概念分析
概念格
内涵缩减
蕴涵规则
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Keywords
formal concept analysis, concept lattice, intent reduction, implication rule
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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