基于形式概念分析的知识扩展与应用研究

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1982年德国学者 Wille首次提出了形式概念分析理论,形式概念分析不仅具有良好的数学性质,可以从本质上对于对象与属性间的联系进行描述,还能够从直观上展现概念间的泛化和特化关系,因此,形式概念分析已作为一种有效的工具在数据挖掘、信息检索和软件工程等诸多领域有广泛的应用。
　　本文主要对形式概念分析理论进行了知识扩展研究,将其分别与粗糙集、模糊集的融合进行了有益探索,从理论上进一步丰富了经典的形式概念分析,并且在此基础上,分别研究了基于相容概念格的知识获取与基于模糊概念格的文本主题分类方法,实现了扩展理论研究结果的应用价值。
　　本文的主要研究内容如下:
　　(1)基于形式概念分析的知识扩展
　　本文将形式概念分析理论与描述不确定信息的粗糙集、模糊集理论进行了有效融合,提出了基于形式概念分析的相容概念格与模糊概念格。在粗糙集中引入形式概念分析理论,提出了相容概念和相容概念格;将模糊集引入到形式概念分析理论中,实现了模糊概念格的构建。对于形式概念分析的知识扩展研究不仅对形式概念分析理论实现了进一步的丰富,也为之后的应用研究提供了理论基础。
　　(2)基于相容概念格的知识获取与应用
　　本文研究了相容概念格在不完备信息系统中的知识获取,并且探讨了相容概念格在不完备决策表中的应用。在不完备信息系统中,基于相容概念对上、下近似算子重新进行了定义,对于约简、独立、核等粗糙集中一些基本问题的求解提出了新的方法;在不完备决策表中,本文基于相容概念定义了属性的重要性因子,并且对决策依赖和决策规则给出了新的合理化解释。基于相容概念格的知识获取与应用研究有助于我们从形式概念分析的角度更好的理解粗糙集,而且为不完备信息系统中一些基本问题的求解提供了一种新的思路。
　　(3)基于模糊概念格的文本主题分类方法
　　本文基于模糊概念格提出了一种文本主题分类方法,通过概念化文本到一个更加抽象的概念形式,以概念而非文本作为训练样本,为了提高训练样本质量并提高分类精度,设定概念粒度阈值获取可信概念消除一定噪音,最终选择与测试文本K个近邻的可信概念集参与到分类决策。实验结果显示,本文方法F1最优值达到了91.44％,与经典K近邻方法及支持向量机方法进行比较分析,本文方法F1值优于KNN及SVM方法,进一步验证了本文方法的有效性。

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作者
李想;
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作者单位

山西大学;

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授予单位山西大学;
学科模式识别与智能系统
授予学位硕士
导师姓名王素格;
年度 2014
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类 TP311.52;
关键词
形式概念分析; 相容概念格; 模糊概念格; 知识扩展; 文本主题分类;

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