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概念格剪枝方法研究及其在Web挖掘中的应用

作　者: 申乐
导　师: 王黎明
学　校: 郑州大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 形式概念分析概念格 Web挖掘概念格构造概念稳定性分众分类
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 21次
引　用: 0次
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内容摘要

形式概念分析是一种概念化知识处理的有效工具,现在已广泛应用于知识发现、软件工程、信息检索、数据库管理、Web挖掘等很多方面。随着网络的发展和数据库规模的增大,数据库中不仅包含了有用的信息,同时也存在大量的冗余信息,研究如何从中提取有价值的信息具有很强的实用价值。对于大型数据库来说,其产生的概念格往往节点众多、规模巨大,使得概念格变得难以分析,失去利用价值。为此,需要使用一些度量方法来缩减概念格的规模,使它更加清晰明确的反映数据库中的关键信息。论文研究了概念格的基础理论、概念格的构造算法,并对概念格的剪枝理论及其在Web挖掘中的应用展开了深入的研究。在本文中首先引入两种剪枝策略：支持度剪枝和稳定性剪枝。其中,对概念格进行支持度剪枝方法通过挖掘频繁项集的方法建立Iceberg：冰山)概念格,它却有可能隐藏了那些不频繁却具有现实意义的概念。而稳定性剪枝方法是根据概念格中概念之间的相关性来进行剪枝。然后,提出计算概念稳定性算法,并对概念稳定性理论进行了分析。最后,将形式概念的稳定性理论与Web挖掘应用相结合。将概念格应用于分众分类中,能够反映出这个社区的思维和认识,有利于各个社区的资源组织和利用,实验中将支持度剪枝和稳定性剪枝的概念格进行对比,表明稳定度剪枝能有效去除冗余信息并发现用户兴趣。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-6
目录  6-8
1 绪论  8-13
  1.1 研究背景  8-9
  1.2 国内外研究现状  9-10
  1.3 主要的研究工作  10-11
  1.4 论文组织结构  11-13
2 形式概念分析概述  13-22
  2.1 序论基础概念  13-15
    2.1.1 偏序关系  13-14
    2.1.2 完备格  14-15
  2.2 形式概念分析的相关概念和定理  15-17
  2.3 概念格的扩展模型  17-19
    2.3.1 扩展概念格  17-18
    2.3.2 约简概念格  18
    2.3.3 加权概念格  18
    2.3.4 量化概念格  18-19
  2.4 概念格的代数分解与子直接积构造  19-22
3 概念格的构造  22-31
  3.1 概念格渐进式构造算法  22-25
    3.1.1 国内外研究现状  22-23
    3.1.2. 典型的渐进式构造算法  23-25
  3.2 概念格的合并  25-31
    3.2.1 概念格合并的国内外研究现状  25-26
    3.2.2 概念格的合并原理  26-31
4 概念格剪枝方法  31-42
  4.1 概念频繁度剪枝方法  31-35
    4.1.1 用形式概念分析挖掘频繁模式  31-32
    4.1.2 发现概念格的频繁项集  32-33
    4.1.3 Iceberg概念格  33-35
  4.2 概念稳定性剪枝方法  35-42
    4.2.1 概念稳定性及其度量算法  35-40
    4.2.2 概念稳定性理论总结  40-42
5 形式概念分析理论在Web挖掘中的应用  42-49
  5.1 概念格的应用  42-43
  5.2 FCA在Folksonomy中的应用  43-49
    5.2.1 Folksonomy的背景及其研究现状  43-45
    5.2.2 概念稳定性理论结合Folksonomy中的应用  45-49
6 结论  49-51
参考文献  51-55
个人简历  55
攻读硕士学位期间发表的论文  55-56
致谢  56

概念格剪枝方法研究及其在Web挖掘中的应用

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