TFC-Reducing:一种基于属性语义距离和规则的文本型形式背景约简方法

摘要：

形式概念分析作为数据分析和知识处理的形式化工具,可以有效的从海量文本数据中挖掘出人们感兴趣的知识,受到许多研究人员的推崇.形式概念分析的前提条件是必须有一个纯净、良好定义的形式背景.从文本中直接提取特征词,利用文本-特征词形成的文本型形式背景(Textual Formal Context TFC)是一个高度稀疏的二维表,带有很多的噪音信息,严重影响形式概念分析的建格效率以及概念格的结构.因此找到一种有效的文本型形式背景约简方法很有必要.本文综合考虑文本型形式背景的本质特征,从属性语义距离和数学原理出发,提出了一种文本型形式背景的约简方法TFC-Reducing,并给出文本型形式背景约简的评价方法-信息损失熵和语义覆盖度.

关键词：文本型形式背景、语义距离、属性约简、领域主题词表

所属期刊栏目：33

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目70871115

在线出版日期：2013-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2170-2176