约束概念格及其构造方法

摘要：

概念格是一种有效的数据分析和知识提取的形式化工具.然而,随着要处理的数据量的剧增,基于原始形式背景构造出的概念格结点数目庞大,占用大的存储空间,同时概念格结点中一些属性集形成的内涵,用户并不都感兴趣,因而从中提取用户需求知识费时.为了降低概念格构造的时空复杂性,增强实用性和针对性,首先采用谓词逻辑描述用户感兴趣的背景知识,并将背景知识引入到概念格结构中,提出了一种新的概念格:约束概念格.在此基础上,提出了基于背景知识的约束概念格构造算法CCLA.理论分析表明,该算法能有效地减少概念格的存储空间和建格时间.最后,采用恒星天体光谱数据作为形式背景,实验验证了该算法的有效性.

关键词：数据挖掘、约束概念格、谓词逻辑、背景知识、恒星光谱数据

所属期刊栏目：1

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60573075

在线出版日期：2006-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：31-38