检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：智慧来上海大学

学位级别：博士

概念格是一种新兴的基于概念的知识表示模型,是形式概念分析的核心数据结构。形式概念分析强调以人的认知为中心,提供了一种与传统的、统计的数据分析和知识表示完全不同的方法,成为了人工智能学科的重要研究对象,在机器学习、数据挖掘... 详细信息

概念格是一种新兴的基于概念的知识表示模型,是形式概念分析的核心数据结构。形式概念分析强调以人的认知为中心,提供了一种与传统的、统计的数据分析和知识表示完全不同的方法,成为了人工智能学科的重要研究对象,在机器学习、数据挖掘、信息检索等领域得到了广泛的应用。本文围绕概念格构造与应用中的关键技术展开研究,这些研究将会对概念格的应用起到积极的推动作用。本文的主要创新点和研究内容包括: (1)概念格的渐进式构造。证明了概念的生成及其插入位置只与最新生成的概念有关,与先前生成的大量概念无关。设计算法编写程序,运行结果表明:在形式背景中插入对象时,概念格中增加的新生概念数量较少,且不随概念格规模的增大而迅速增大。 (2)概念格的合并。子形式背景可以进行纵向或横向合并得到一个新的形式背景,相反地,这个形式背景可以进行纵向或横向的拆分得到子形式背景。相应地,子概念格也可以进行合并,得到一个新的概念格。概念格合并无论是纵向合并还是横向合并,合并都不改变原有概念之间业已存在的父子关系。根据这个事实,结合概念格合并的定义,设计了概念格合并算法。这个算法充分利用原有子概念格的结构,与将一子概念格中的概念插入到另一子概念格相比,实验和分析均证明效率明显提高,适合概念格的合并运算。 (3)概念格的维护。将把形式背景的变化分为对象-属性关系的增加和删除、对象或属性的增加和删除两类,然后分别研究了这两类变化引起的概念格的维护问题。在对象-属性关系的增加引起的概念格维护中,提出了父子概念对的概念,用来确定概念格维护的位置以及概念之间关系的调整。在对象-属性关系的删除引起的概念格维护中,提出确定概念格维护位置后用父子概念对代替被维护的概念,对父子概念对中的冗余概念进行判别并对父子概念对进行更新。在对象或属性的删除引起的概念格维护中,提出了利用唯一路径上的关键概念来调整因为概念的删除引起的概念之间关系的变动。另外,研究了概念格中概念缺失引起的维护问题,并提出利用概念格的完全格特性进行概念格的维护。 (4)概念格上的关联规则提取及维护。论述了概念格上的偏序关系、内涵缩减与关联规则提取,证明了属性纯化形式背景上的关联规则与其补上的关联规则互逆。对概念格上的关联规则渐进式提取进行了研究,包括基于对象、基于属性和基于关系三个部分,根据概念格的渐进式构造引起的变化分析了概念内涵缩减的变化,提出并证明了内涵缩减的更新规律。作为概念格上的关联规则渐进式提取的逆过程,研究了概念格上对象、属性、关系的删除引起的关联规则更新,在分析两个过程概念对应关系的基础上直接用定理的形式给出了内涵缩减的更新规律。利用基于属性的关联规则渐进式提取的理论成果,提出了基于概念格的决策表规则提取方法,即首先建立条件属性概念格,然后加入决策属性建立条件属性与决策属性的联系,利用概念格的内涵缩减提取决策规则。综上所述,本文对概念格构造与应用中的关键技术进行了深入研究,取得了一定的研究成果。这些成果的应用及其在概念格扩展模型中的推广有着非常好的前景和价值。

关键词：形式概念分析概念格构造概念格合并概念格维护关联规则内涵缩减决策表

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基于分层结构的概念格构造算法的研究

基于分层结构的概念格构造算法的研究

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作者：庞智恒中央民族大学

学位级别：硕士

形式概念分析是一种基于格结构的数据分析方法，由Wille教授于1982年首次提出.自形式概念分析理论被提出以来，它以其知识表示的直观、简洁、完备等特点而受到研究者的广泛关注，已经在软件工程、图书馆和信息科学、数据挖掘等诸多领域... 详细信息

形式概念分析是一种基于格结构的数据分析方法，由Wille教授于1982年首次提出.自形式概念分析理论被提出以来，它以其知识表示的直观、简洁、完备等特点而受到研究者的广泛关注，已经在软件工程、图书馆和信息科学、数据挖掘等诸多领域得到了广泛的应用。在概念格的研究和应用中，关于概念格的构造算法始终吸引着众多学者。因为在所有应用形式概念分析进行数据分析的系统中，都要面临着如何从一个给定的形式背景得到对应概念格的问题，所以一个有效的构造概念格的算法是极其重要的。在形式概念分析中，构造概念格的算法主要分为批处理式概念格生成算法和增量式概念格生成算法。前者主要处理固定的形式背景，而后者除了可以处理固定的形式背景，还可以处理动态的形式背景，相比而言，增量式概念格生成算法的应用领域更广，也显得更为重要。本文研究了基于分层的概念格的生成算法。主要内容如下：\n ⑴探讨了基于分层的概念格的相关性质，根据这些性质构造了一种基于分层的批处理式算法，不仅找到所有的概念，同时生成相应的Hasse图。\n ⑵研究了约简形式背景的相关性质，讨论了约简形式背景和分层的概念格生成算法的关系。\n ⑶研究了动态背景对分层概念格的影响，并在1和2的基础上提出了一种基于分层的增量式构造概念格生成算法，并进行了实验，与Godin算法进行了性能比较，得到了较好的结果。

关键词：形式概念概念分析分层结构概念格构造

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Hadoop环境下近似概念格的并行构造算法研究

Hadoop环境下近似概念格的并行构造算法研究

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作者：谭富林昆明理工大学

学位级别：硕士

随着信息技术的迅速发展,全球的数据量正在爆炸性地增长。大数据是指用新处理模式才能挖掘有价值信息的大型而复杂的数据集。大数据处理通常会用到分布式计算。分布式计算分割复杂问题成很小的部分,并分配给多台计算机进行处理,综合计... 详细信息

随着信息技术的迅速发展,全球的数据量正在爆炸性地增长。大数据是指用新处理模式才能挖掘有价值信息的大型而复杂的数据集。大数据处理通常会用到分布式计算。分布式计算分割复杂问题成很小的部分,并分配给多台计算机进行处理,综合计算结果后得到最终结果。分布式计算能极大地缩减程序运行时间。概念格是一个能够高效地分析数据并获取知识的工具,已被用于众多领域,例如机器学习,信息检索和专家系统等。概念格能直观地显示对象和属性之间的关系。现实中,信息系统常带有缺失值,包含缺值信息的形式背景称为不完备形式背景,在此基础上建立的概念格模型称为近似概念格。面对海量数据,传统串行的近似概念格构造算法效率较低。为了解决此问题,通过深度分析近似概念格及不完备信息系统的特征,提出了基于Hadoop环境的MapReduce框架的两种近似概念格的并行构造算法,即并行合并算法和并行增量算法。具体如下:（1）并行合并算法:在MapReduce框架中,首先生成两个概念格,然后把两个概念格进行合并。试验采用LD2011_2014数据集作为实验数据,实验结果表明,该并行算法是可行且高效的。（2）并行增量算法:在经典增量算法基础上提出了并行算法,算法可以直接生成近似概念格,不需要合并。试验采用LD2011_2014数据集作为实验数据,实验结果显示,此算法是可行且高效的。

关键词：不完备形式背景近似概念格概念格构造 MapReduce框架并行构造算法

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MapReduce框架下近似概念格的并行构造算法

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微处理机 2017年第2期38卷 45-51页

作者：谭富林姜麟昆明理工大学理学院昆明650500

具有缺值的形式背景称为不完备形式背景,相应的概念格扩展模型称为近似概念格。近似概念格构造中,在数据规模大的情况下采用串行算法效率低,完备形式背景下概念格并行构造算法不适用于不完备形式背景。针对这些问题,对近似概念格的特征... 详细信息

具有缺值的形式背景称为不完备形式背景,相应的概念格扩展模型称为近似概念格。近似概念格构造中,在数据规模大的情况下采用串行算法效率低,完备形式背景下概念格并行构造算法不适用于不完备形式背景。针对这些问题,对近似概念格的特征进行深入分析,提出了在MapReduce框架下的两种分布式构造算法,包括一种并行合并算法和一种增量式并行算法。实验结果表明,相比串行算法,两种并行构造算法可以提高近似概念格的建格效率。

关键词：不完备形式背景近似概念格概念格构造 MapReduce框架并行构造算法

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概念格多属性渐减式构造

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软件学报 2015年第12期26卷 3162-3173页

作者：马垣马文胜辽宁科技大学软件学院辽宁鞍山114051

渐进式算法是概念格构造的重要方法之一,但以前的渐进式算法均为渐增式算法,即对象或属性都是增加的.实践表明,很多场合需要属性减少后的概念格.2013年,减少单个属性的渐减式算法已有研究,然而该算法只适用于单个属性,减少多个属性时,... 详细信息

渐进式算法是概念格构造的重要方法之一,但以前的渐进式算法均为渐增式算法,即对象或属性都是增加的.实践表明,很多场合需要属性减少后的概念格.2013年,减少单个属性的渐减式算法已有研究,然而该算法只适用于单个属性,减少多个属性时,该算法需要反复执行多次.研究了减少多个属性的一次性渐减式算法,该算法与减少单个属性的渐减式算法有相同的时间复杂度,但当,减少多个属性时,单属性的渐减式算法需要反复执行多次,而该算法只需执行一次.

关键词：形式概念概念格减少属性渐进式算法概念格构造

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实值形式背景下概念格的渐进式并行构造算法

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西北大学学报（自然科学版） 2018年第3期48卷 335-342页

作者：郭泽蔚姜麟李金海昆明理工大学理学院云南昆明650500 昆明理工大学数据科学研究中心云南昆明650500

经典的形式概念分析主要应用于属性值为布尔值的形式背景中,然而在很多实际应用领域,由于问题的复杂性,更多的形式背景中属性值为普通实值。这种实值虽然更为适合用来刻画实际问题的不确定性,但由于算法的复杂性大,当数据背景比较大时,... 详细信息

经典的形式概念分析主要应用于属性值为布尔值的形式背景中,然而在很多实际应用领域,由于问题的复杂性,更多的形式背景中属性值为普通实值。这种实值虽然更为适合用来刻画实际问题的不确定性,但由于算法的复杂性大,当数据背景比较大时,传统意义上的算法并不能有效地解决概念的抽取问题。随着高性能并行技术的发展与成熟,并行计算机的成本与费用越来越低,通过适当的并行化手段,将其应用于形式概念分析领域可以显著提高算法的效率。文中基于实值形式背景,提出了一种构造实值概念格的渐进式算法,且通过对渐进式构造过程的分析,将算法并行化。通过数值实验对比了串行与并行算法的运算时间,给出了该算法并行化的加速效率。

关键词：实值形式背景概念格构造渐进式算法并行化

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实值形式背景下概念格的渐进式并行构造算法

实值形式背景下概念格的渐进式并行构造算法

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作者：郭泽蔚昆明理工大学

学位级别：硕士

传统的小规模数据处理方法已经很难满足海量数据处理的技术要求,因此,围绕着大数据的新型数据处理技术接踵而至。并行计算作为大数据处理中重要的技术之一,可以极大地缩减程序运行时间,将大数据的处理效率成倍提高。作为数据处理的一种... 详细信息

传统的小规模数据处理方法已经很难满足海量数据处理的技术要求,因此,围绕着大数据的新型数据处理技术接踵而至。并行计算作为大数据处理中重要的技术之一,可以极大地缩减程序运行时间,将大数据的处理效率成倍提高。作为数据处理的一种经典理论,形式概念分析在属性值为Boolean的形式背景中应用广泛,但是在很多实际应用性较强的领域,由于问题的复杂性,更多的形式背景中属性值为普通实值。这种实值虽然更为适合用来刻画实际问题的不确定性,但由于算法的复杂性大,当数据背景比较大时,传统意义上的算法并不能有效的解决概念的抽取问题。如今并行计算机的发展非常迅速,通过适当的并行化手段,将其应用于形式概念分析领域可以显著提高算法的效率。本文基于实值形式背景,提出了一种构造实值概念格的渐进式算法,且通过对渐进式构造过程的分析,将算法并行化。通过数值实验对比了串行与并行算法的运算时间,给出了该算法并行化的加速效率。本文的主要研究内容和创新点如下:(1)给出了计算实值概念格的方法,然后提出了一种实值概念格计算的渐进式构造算法(串行);(2)基于并行思想,对串行算法进行改进,得到并行算法,应用MATLAB对串、并算法进行程序的实现,最后通过数值实验对该算法的串行与并行运行效率作了对比,对该算法在特定实值条件下的并行化可行性进行了评估。

关键词：实值形式背景概念格构造渐进式算法并行化

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概念格剪枝方法研究及其在Web挖掘中的应用

概念格剪枝方法研究及其在Web挖掘中的应用

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作者：申乐郑州大学

学位级别：硕士

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... 详细信息

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。

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

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基于概念格的角色更新技术研究

基于概念格的角色更新技术研究

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作者：郑雪岩内蒙古科技大学

学位级别：硕士

随着互联网技术和计算机技术的快速发展,数据呈现爆炸式增长,数据对人类的发展产生越来越大的影响。大数据在人们的生活应用中十分广泛,比如京东、高德地图、科研和工业化系统等等,这些都与大数据技术息息相关。通过大数据分析技术,人... 详细信息

随着互联网技术和计算机技术的快速发展,数据呈现爆炸式增长,数据对人类的发展产生越来越大的影响。大数据在人们的生活应用中十分广泛,比如京东、高德地图、科研和工业化系统等等,这些都与大数据技术息息相关。通过大数据分析技术,人们可以得到更加准确的规律,从而制定更加优良的决策,但是由于大数据时代背景下数据的快速增长,信息安全问题不断发生,对个人生活隐私、公司信息安全、社会发展和国家信息安全都产生了负面影响,这刺激了各种信息安全技术的发展,基于角色的访问控制受到了各个领域的认可。然而随着社会的发展,各种变化频频出现,例如增加或删除用户;增加或删除各类资源;修改主体与客体之间的访问权限,这都导致RBAC系统原先配置的角色不能满足实际需求,进而需要对角色进行更新。在大数据快速发展的今天,信息系统越来越复杂,如果单单靠人工对角色进行维护,修改角色的权限或者增加、删除角色,会使系统的管理非常繁杂,这给用户和权限的管理带来了极大的难题。20世纪80年代德国的Wille R教授提出形式概念分析,概念格是形式概念分析的核心数据结构。概念格与RBAC有强烈的对应关系,这使得可以利用概念格进行角色更新。本文以概念格和RBAC的相关性质和理论为基础,研究基于概念格的角色更新问题,本文的主要工作如下:（1）利用概念格的数学完备性构造相应的概念层次模型,以概念格与RBAC模型的对应关系为基础,将概念格引入到RBAC模型中,从而得到基于概念格的RBAC模型。（2）将概念分为三类,分析了概念之间及边之间的联系和规则,在此基础上提出一种概念格的对象渐减更新算法,该算法采用渐进式构造方法,不需要重新构造概念格,而且是在原概念格的基础上采用广度优先遍历的顺序对概念格进行调整,进而可根据部分父概念的类型来直接判断子概念的类型,不需要判断所有概念的类型。（3）验证算法的有效性。实验表明需调整的概念数量占概念总数的比例较小,这说明了该渐进式构造方法优于重新构造概念格的方法。通过与BUOD算法和InClose算法进行对比,表明本文所提出的算法减少了概念格构造的时间,满足了角色更新的自动化要求。

关键词：访问控制 RBAC模型概念格构造角色更新

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