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三支概念格中的关联规则提取算法

西安交通大学学报 2021年第9期55卷 189-196页

作者：刘美玉祁建军刘伟西安电子科技大学计算机科学与技术学院西安710071

针对基于形式概念分析的关联规则提取侧重属性之间的正关联、忽略负关联的问题,提出一种基于三支概念分析的关联规则提取算法(3ARM)。利用对象导出三支概念的内涵包括表达“共同具有”语义的正属性子集和表达“共同不具有”语义的负属... 详细信息

针对基于形式概念分析的关联规则提取侧重属性之间的正关联、忽略负关联的问题,提出一种基于三支概念分析的关联规则提取算法(3ARM)。利用对象导出三支概念的内涵包括表达“共同具有”语义的正属性子集和表达“共同不具有”语义的负属性子集的特点,结合三支概念格的泛化与例化结构,高效地提取正负关联规则;基于三支概念的闭项集特性,从三支概念格中选出包含频繁项集的候选概念进行挖掘,减少不必要的搜索;通过对三支概念之间的关系进行研究,从父子概念中提取无冗余的正关联规则和负关联规则,再从兄弟概念中提取正负规则对规则集进行补充,充分挖掘三支概念格中的知识。MovieLens数据集上的实验结果表明:应用3ARM算法,在最小支持度为10%时,得到正规则86027条,负规则93685条;3ARM算法得出的正规则数量比FARM算法的多出0.9倍~1.5倍,减少了FISM算法最多28.3%的冗余负规则,分别减少了FISM和FARM算法44%~63%和27%~62%的运行时间。

关键词：三支概念分析三支概念格关联规则正关联负关联

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基于三支概念格合并的决策背景规则提取

电子科技大学学报 2018年第6期47卷 913-920页

作者：王一宾杨思春安庆师范大学计算机与信息学院安徽安庆246011 安徽省智能感知与计算重点实验室安徽安庆246011 安徽工业大学计算机科学与技术学院安徽马鞍山243032

作为当前形式概念分析领域的研究热点,利用三支概念格可以实现更为有效的决策分析。该文在现有基于属性导出三支概念格的规则提取基础上,研究了基于对象导出三支概念格的规则提取,并与经典概念格及属性导出三支概念格下的规则提取进行... 详细信息

作为当前形式概念分析领域的研究热点,利用三支概念格可以实现更为有效的决策分析。该文在现有基于属性导出三支概念格的规则提取基础上,研究了基于对象导出三支概念格的规则提取,并与经典概念格及属性导出三支概念格下的规则提取进行了比较。然后通过对象导出三支概念格和属性导出三支概念格的合并,定义了对象/属性导出合并三支概念格,并提出了相应的规则提取算法。理论分析和实例结果表明,对象导出三支概念格和属性导出三支概念格的合并进一步改善了生成规则的质量。

关键词：形式概念分析决策形式背景规则提取三支概念格

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三支概念格分布式构建算法的研究与实现

三支概念格分布式构建算法的研究与实现

作者：陈晓瑜西安电子科技大学

学位级别：硕士

形式概念分析是一种有效的知识表示与知识发现的工具,已被成功应用于知识工程、机器学习、信息检索、数据挖掘、软件工程、社交网络分析等许多领域。三支概念分析是形式概念分析的拓展,结合了三支决策中“三分而治”的思想,相对于形式... 详细信息

形式概念分析是一种有效的知识表示与知识发现的工具,已被成功应用于知识工程、机器学习、信息检索、数据挖掘、软件工程、社交网络分析等许多领域。三支概念分析是形式概念分析的拓展,结合了三支决策中“三分而治”的思想,相对于形式概念分析提供了更加丰富的信息。然而三支概念分析理论被提出来并不久,有效的三支概念构建算法比较少,尤其是在数据规模比较大的情况下。本文设计实现三支概念与三支概念格的分布式构建算法,使得三支概念分析理论可以在大数据领域得到良好的发展与应用。首先,论文分析现有经典概念格构建算法和三支概念格构建算法的基本思想,在Spark分布式框架的基础上提出了SI3C算法。SI3C算法借鉴In Close算法的优点,设计实现基于Spark的三支概念分布式构建算法。为了使算法适应Spark分布式集群框架,SI3C算法将In Close算法深度优先搜索的遍历方式改造为广度优先搜索,从第二层开始,迭代生成每层三支概念。算法将上一次迭代生成的所有三支概念分布到Spark集群各个节点中,以任务并行的方式计算出该层三支概念的所有亚概念,直到生成最小的三支概念为止。同时算法使用Spark丰富的高性能算子实现三支概念的生成与剪枝操作,并对In Close算法生成概念的过程进行改进,减少计算的复杂度。论文对多组数据集进行实验,实验结果表明:SI3C算法能够有效地计算出形式背景对应的所有三支概念。其次,论文提出了基于背景分解的三支概念构建算法CV3C。CV3C算法首先通过形式背景的并置或叠置操作将三支概念的构造问题转化为经典概念的构造问题;其次,算法通过二部图中的割点将形式背景进行分解得到若干子背景,并在Spark框架上对每个子背景分别调用经典概念串行算法,以数据并行的方式计算出所有子背景对应的形式概念,再将生成的概念进行重构将其转化为三支概念。接着论文对CV3C算法进行优化,提出CV3C+算法,对分解不均匀的子背景进行特殊处理。当子背景的维度超过阈值时,调用经典概念分布式构建算法SIFC,再以任务并行的方式计算出该子背景对应的概念,提高算法的并行度。为了验证算法的效率,论文选取多组具有割点的形式背景进行实验,实验结果表明基于背景分解的三支概念构建算法与直接通过形式背景叠置计算三支概念的算法相比计算效率得到了提升;优化后的CV3C+算法性能也优于CV3C算法。最后,在Spark Graph X组件上对记录了概念层次关系的SI3C算法生成的三支概念设计相应的三支概念格Hasse图构建算法SI3CL,以图形化的方式展现三支概念间的父子关系。论文通过多组随机数据进行实验,实验表明三支概念格Hasse图分布式构建算法SI3CL能够有效的计算出三支概念间的父子关系并且生成对应的Hasse图。

关键词：形式概念分析三支概念分析 Spark 三支概念格

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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

作者：李俊安西安电子科技大学

学位级别：硕士

三支概念分析是形式概念分析和三支决策理论相结合而产生的一种新的知识表示与知识发现的理论方法。应用形式概念分析的前提是生成经典的形式概念与概念格。同样,应用三支概念分析的前提是生成三支概念与三支概念格。目前三支概念格构... 详细信息

三支概念分析是形式概念分析和三支决策理论相结合而产生的一种新的知识表示与知识发现的理论方法。应用形式概念分析的前提是生成经典的形式概念与概念格。同样,应用三支概念分析的前提是生成三支概念与三支概念格。目前三支概念格构建算法的研究大多只针对静态形式背景,然而在实际应用中形式背景通常是动态变化的。因此需要研究针对动态形式背景的三支概念格增量构建算法。本文主要研究了三支概念格的增量构建算法,并将其应用到基于概念格的文件多分类管理方法中。首先,论文在分析已有的经典概念格增量构建算法的基础上,提出了三支概念格对象增量构建算法,其中包括基于格结构的对象增量构建算法LO3CL与基于形式背景的对象增量构建算法CO3CL。LO3CL算法需要读入完整的概念格结构,通过快速找到正则生成子或正则消除子来缩小概念格的遍历范围,从而更高效地更新概念与偏序关系。而CO3CL算法无需读入整个概念格,仅需要输入形式背景,并通过正则测试来减少重复概念的生成,通过额外增加标志位来缩小遍历范围。最后,通过多组随机实验验证了算法的有效性,实验结果表明,LO3CL与CO3CL算法比已有的批处理构建算法更适合处理有对象增删的动态形式背景。其次,由于三支概念不再具有经典形式概念的对偶性,论文提出了三支概念格属性增量构建算法,其中包括基于格结构的属性增量构建算法LA3CL与基于形式背景的属性增量构建算法CA3CL。最后,通过多组随机实验验证了算法的有效性,实验结果表明:LA3CL与CA3CL算法比已有的批处理构建算法更适合处理有属性增删的动态形式背景。最后,论文提出了一种基于概念格的文件多分类管理方法,并设计实现了相应的原型系统。在此系统中,通过引入虚拟对象保证了概念格层级结构与用户指定层级关系的一致。使用经典概念格和三支概念格实现了文件的多分类管理,其中经典概念格仅管理正向分类,而三支概念格可以对正向与负向分类同时进行管理。在操作界面上,除了提供直接的概念格视图外,还提供了由概念格转换的树形视图,从而更好地兼容用户习惯。

关键词：形式概念分析三支概念分析三支概念格增量算法文件管理

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三支概念格的渐进式构造与维护

三支概念格的渐进式构造与维护

作者：胡舒淋河南理工大学

学位级别：硕士

三支概念格是三支概念分析的基本数据结构,在三支决策方面有着广泛的应用。在经典概念格中只包含了接受和拒绝两种选择,而三支概念格可以完整地表达接受、拒绝与不承诺三种选择。目前,三支概念分析理论仍处于起步阶段。因此,本文主要研... 详细信息

三支概念格是三支概念分析的基本数据结构,在三支决策方面有着广泛的应用。在经典概念格中只包含了接受和拒绝两种选择,而三支概念格可以完整地表达接受、拒绝与不承诺三种选择。目前,三支概念分析理论仍处于起步阶段。因此,本文主要研究内容主要分为以下三个部分:(1)三支概念格渐进式构造;(2)三支概念格的维护;(3)三支概念格的应用。首先,三支概念格的构造是其维护与应用的前提和基础,并且从形式背景中构造三支概念格是一个NP-难问题,因此三支概念格的生成也是三支概念分析的一个研究重点。本文着重研究对象导出三支概念格渐进式生成算法,根据对偶原理直接得到属性导出三支概念格渐进式生成算法。发现了三支概念格渐进式生成规律,研究显示了在形式背景中依次插入对象时,三支概念格中增加的新概念数量较少,且不随概念格规模的增大而增大,提高了概念的生成效率。现实环境下,事物始终处于动态变化之中,当形式背景发生变化时,重新构造三支概念格非常耗时的,因此三支概念格的维护也是一个值得深入研究的问题。本文主要研究了三支概念格的三类维护情况:(1)改变关联关系(,),也就是说在形式背景中增加或删除一个“*”号;(2)对象(属性)导出三支概念格删除对象(属性);(3)对象(属性)导出三支概念格中增加或删除属性(对象)。对每一类维护都进行了详细讨论并提出了相应的维护算法。最后,本文将三支概念格模型应用到冲突分析模型的领域,提出了一种与传统粗糙集理论进行冲突分析完全不同的方法,三支概念格模型不仅比传统的冲突分析方式更加简单明了,而且还可以基于对象集进行冲突分析,这也是传统的粗糙集理论所不能实现的地方。

关键词：三支概念分析三支概念格渐进式构造维护冲突分析粗糙集

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三支概念格的属性约简方法研究

三支概念格的属性约简方法研究

作者：常欣欣西南交通大学

学位级别：硕士

形式概念分析是一种数据分析和知识表达的有力工具。形式概念分析的基础是形式背景,它是由对象、属性、以及对象与属性之间的二元关系构成的数据结构。形式概念是对象子集和属性子集构成的二元组,借助集值算子进行描述。近几年,三支决... 详细信息

形式概念分析是一种数据分析和知识表达的有力工具。形式概念分析的基础是形式背景,它是由对象、属性、以及对象与属性之间的二元关系构成的数据结构。形式概念是对象子集和属性子集构成的二元组,借助集值算子进行描述。近几年,三支决策与概念格的融合研究受到了广泛的关注,并应用于计算机科学、信息科学、社会科学等多个领域。人们把概念格引入三支决策得到了三支概念,由于三支决策和形式概念的广泛应用,三支形式概念分析已成为知识发现和数据分析的重要工具。形式背景的属性约简是形式概念分析的重要研究方向。针对形式背景人们分别基于Wille概念格及三支概念格提出了多种属性约简标准并建立了相应的属性约简方法。本文在相关研究基础上讨论了三支概念格与三支近似概念格的属性约简问题。本文的主要研究内容包括:一、基于对象导出三支概念格,通过刻画对象之间的区分属性提出了一种新的粒约简计算方法,简化了已有的粒约简方法。并刻画了基于对象导出三支概念格的粒约简与分类约简、经典形式背景粒约简之间的关系。二、基于属性导出三支概念格,通过属性集合上的一种等价关系提出了一种新的AEL约简方法。三、基于对象导出三支近似概念格的形式背景,通过刻画对象之间的区分属性给出了粒约简的定义与计算方法。

关键词：三支形式概念分析三支概念格三支近似概念格 OEG约简 AEL约简

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三支概念格的构建算法

三支概念格的构建算法

作者：汪文威西安电子科技大学

学位级别：硕士

形式概念分析由Wille教授于1982年提出,其核心结构是形式概念及概念格,该理论已经在知识发现、软件工程及Web服务等领域得到了广泛应用。然而,形式概念分析利用的是二支决策的思想,仅能表达拒绝和接受两种选项。为表达三支决策中的接受... 详细信息

形式概念分析由Wille教授于1982年提出,其核心结构是形式概念及概念格,该理论已经在知识发现、软件工程及Web服务等领域得到了广泛应用。然而,形式概念分析利用的是二支决策的思想,仅能表达拒绝和接受两种选项。为表达三支决策中的接受、拒绝和不承诺三种抉择,Qi等于2014年将形式概念分析拓广为三支概念分析,其核心结构为三支概念及三支概念格。目前三支概念分析理论还处于起步阶段,如何有效地构建三支概念及三支概念格是该理论顺利发展的关键内容。本文主要研究三支概念及三支概念格的构建算法,设计实现相关的构建算法,为三支概念分析理论提供支撑。首先,分析形式概念串行构建算法Bordat、CbO、InClose、FCbO以及InClose3的性能,借鉴各算法优点,提出三支概念的串行构建算法CbO3C。算法CbO3C通过使用基于部分闭包的正则检测和失效正则检测进行剪枝、使用位操作实现集合运算等技术来提高运行效率、降低内存开销。利用编译开关,自动选择生成三支概念或核心三支概念。论文对多组UCI数据和随机数据进行实验,实验结果表明:算法CbO3C可以有效地计算出给定形式背景的所有三支概念。其次,为了充分利用CPU资源,提高三支概念的构建速度,在分析已有形式概念并行构建算法的基础上,设计出三支概念的并行构建算法PCbO3C。PCbO3C以串行算法CbO3C为基础,借鉴算法PCbO的思想,利用多线程技术并行计算三支概念。其基本思想为:首先串行地计算出第L层的所有三支概念,然后使用P个线程分别调用算法CbO3C,以并行地计算每个L层三支概念的所有亚概念。为了验证算法PCbO3C的效率,在24核CPU环境下对多组数据进行实验,实验结果表明:在运算速度上,算法PCbO3C明显快于CbO3C,当线程数不超过24时,线程数每增加1倍,PCbO3C的速度可平均提高67.05%。最后,为了生成三支概念格的Hasse图,需要确定三支概念间的父子关系。为此,本文给出了两种方法。一种是先使用前文所述算法生成所有三支概念,然后再计算概念间的父子关系,由此设计实现了算法PCbO3CL。另一种是在生成三支概念的同时,确定并记录概念间的父子关系,从而得到了算法Bordat3CL。计算出所有三支概念及其父子关系后,就可以利用已有工具绘制出三支概念格的Hasse图。论文通过对多组随机数据进行实验,分析算法PCbO3CL与Bordat3CL性能,得出PCbO3CL计算效率更高。

关键词：形式概念分析三支概念分析形式背景多线程三支概念格