基于概念格的异构数据知识发现方法及算法实现

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目前,概念格理论作为数据分析和处理的有效工具已受到相关领域专家的青睐,并成为一个研究热点。在概念格理论中,主要研究具有相同序关系的形式背景的知识发现,然而,随着大数据时代的到来,异构性成为了数据的一个显著特点。因而,当现有的知识发现方法应用于大数据环境时,将不再具有可行性或有效性。引入新的知识发现方法来满足概念格理论在异构数据集上的应用迫在眉睫。基于上述讨论,本文主要研究异构数据集上的概念格知识发现方法。首先,给出了异构概念格的构造方法;其次,在异构形式背景中讨论了保持概念格结构不变的属性约简;最后,在异构决策形式背景上讨论规则提取和属性约简问题,同时给出了挖掘非冗余决策规则和约简的相关算法。本文的主要创新点如下:1)给出了异构概念格的构造方法;2)研究了异构形式背景中保持概念格结构不变的属性约简,给出了相关算法,并通过实验验证了其有效性;3)研究了异构决策形式背景的规则提取与属性约简方法,给出了相关算法,并通过实验验证了其有效性。
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