形式概念

摘要： 基于布尔因子分析的概念约简能够保持形式背景的二元关系不变.借鉴概念格中基于可辨识矩阵求解属性约简的思想,在形式背景上定义概念可辨识矩阵,基于此给出保持二元关系不变的概念约简方法.首先,在形式背景上定义一种新的可辨识矩阵,称之为概念可辨识矩阵.该矩阵的行和列都是形式概念,矩阵的每个元素是由属于所在行的形式概念的所有对象和属性对,但不属于所在列的形式概念的对象和属性对构成的集合.其次,研究概念可辨识矩阵与概念协调集之间的关系,利用概念可辨识矩阵给出概念协调集的判定方法.然后,利用概念可辨识矩阵详细讨论核心概念、相对必要概念和不必要概念的特征,进而分别给出判断这3类形式概念的方法.最后,给出基于概念可辨识矩阵寻找概念约简的步骤.

摘要： 网络社区划分是从社会网络中进行概念认知、模式学习的基础,也是网络背景下机器学习研究的热点问题.为了充分发挥形式概念和网络特征值的双重优势,基于网络形式背景研究网络社区划分问题.首先,将网络结构与节点属性信息相结合给出了网络节点中心度和中心势,使得网络形式背景的网络社区划分综合考虑了网络结构和节点内涵两方面的特征;其次,提出了网络形式背景的网络社区概念,该概念不仅给出了传统形式背景的形式概念,还包含了概念的网络特征值,可以描述该概念在网络中的平均重要度和平均重要度势差;然后,考虑到社会网络划分中多角色与网络有向性的特点,又将有向网络分为单角色网络和双角色网络,运用网络结构与节点属性信息相结合的方法提出了两种网络社区划分算法,并分析了算法的时间复杂度;最后,通过实例说明了上述网络社区划分算法的有效性.所得结论为网络数据挖掘和网络概念认知的进一步研究提供了参考.

摘要： 本文结合形式概念分析方法,基于Python编程语言设计一种自顶向下的概念格构造算法。通过构造概念格,分析各软件与各测试流程结果属性之间存在的二元关系,在所有测试流程结束后,得到一个软件质量综合评价信息。通过该信息,可以更全面更有效地对软件测试结果进行评估,在所有测试对象中可以将质量较高与较低的软件分类,同时可以获取不同软件在不同测试流程中的总体情况。

摘要： 数据分析中,从网络中进行概念认知学习是网络背景下的机器学习或人工智能领域的重要问题.首先通过分析复杂网络方法与形式概念方法的数据基础,将二者的数据通过邻接矩阵与关联矩阵统一起来,提出一种网络形式背景框架,使以上两种理论与方法之间有了互通的桥梁,从而可以结合它们各自的优势对网络概念进行更深入的研究.在此基础上,从网络概念的三个层次出发研究了以下内容:(1)通过定义节点的结构影响力和内涵影响力并将它们进行加权,定义了节点的网络影响力.(2)通过分析扩散网络、收缩网络的特点提出强概念、弱概念、网络概念,并给出了网络概念的特征值:概念的势、概念平均度.于是,该理论不仅能在网络中找到网络概念,还能给出网络概念的重要性和网络概念内部的差异性.(3)研究了强(弱)概念的有关性质,为以后构造相应的代数系统,生成各种网络概念算子提供了理论基础。

摘要： 受形式概念分析中因子分解的启发,借鉴属性约简的思想,从概念角度上思考,提出保持二元关系不变的概念约简.首先给出保持二元关系不变的概念约简的定义及概念协调集的判定定理.然后根据形式概念在保持二元关系不变的概念约简过程中所起的作用,将形式概念分为核心概念、相对必要概念、不必要概念.最后分别研究3类概念的特征,从二元关系和算子角度考虑,得到三类概念的相关结论.上述结果有助于进一步的算法研究与应用及更深入的理论分析工作.%Inspired by the ideas of factorization and attribute reduction, the concept reduction preserving binary relations is proposed. Firstly, the definition of concept reduction preserving binary relations is given and the judgment theorems of corresponding consistent sets and reduct are proposed. Secondly, according to the roles of formal concepts in the process of concept reduction preserving binary relations, formal concepts are classified into three types: core concepts, relative necessary concepts and unnecessary concepts. Finally, the characteristics of three types of concepts are discussed, and the related conclusions about three types of concepts are given from the perspective of binary relations and operators. The results in this paper provide a research basis for the further study in algorithm,application and deeper theoretical analysis.

摘要： 在传统形式概念中,属性是以单粒度单层次进行分析,然而现实中树形结构的属性分类是普遍存在的.针对属性分类的不同粒度层次关系,本文提出了属性分类的多层次形式概念模型,分析形式概念在不同层次泛化空间下相关性质.结合粒计算的思想,本文首先提出了属性分类的属性泛化与细化方法,属性泛化约简形式概念,属性细化提高分析精度.然后由属性分类层次的变化,给出了一种动态的形式概念构造算法,该算法通过自学习的方式对原有知识加以使用,它不仅继承了目前渐进式算法的优点,还实现形式概念自身数据的变化.最后通过实例和仿真实验说明本文所提方法的有效性.%Most traditional studies on formal concept analysis,the attribute is single granularity and single hierarchy.However,attribute taxonomic are usually predefined in applications and represented by hierarchy trees.Attribute classification for different granularity lev-els,this paper proposes a multilevel formal concept analysis based on attribute classification,analysis of the related properties of the formal concept in different levels.Based on granular computing,First,a method of attribute generalization and refinement based on for-mal concept analysis is proposed,attribute generalization reduction concept and attribute refinement to improve accuracy.Second,based on the change of attribute classification level,this paper presents a dynamic formal concept construction algorithm,the algorithm uses the original knowledge by self-learning,It not only inherits the advantages of the incremental algorithm,but also can deal with the change of the data of the formal concept.Finally,example and experimental results demonstrate that the proposed method is effective.

摘要： 由于三元概念分析是形式概念分析的拓展,因此三元概念和形式概念(二元概念)之间有着紧密的联系.首先,从二元背景出发来描述三元概念,研究一个三元背景的三元概念和所有非空条件子集确定的二元背景的二元概念之间的关系.在每一个条件确定的二元背景的所有二元对象概念集上定义一种运算,证明了通过该运算和二元概念间的并运算可以生成所有非空条件子集确定的二元背景的所有二元概念.其次,定义了一个从二元概念到三元概念的双射,并从概念粒的角度将一个三元背景的所有三元概念和二元概念进行分层,共分为三层,其中第一层是由单个对象和条件确定的二元对象概念,由它们可以生成第二层和第三层的概念粒,因此第一层是最基本的概念粒,这对三元概念的理解和构造具有重要的作用.最后,从三元概念出发来寻找二元概念,基于三元概念提出生成由每个条件确定的二元背景的二元概念的方法,并给出了严格证明.此外,还通过三元图对该方法加以直观解释.

摘要： 本文引入形式概念分析的理论,利用形式概念的核心数据结构——概念格,对创新政策的内容结构进行分析;同时,结合创新链相关理论,从创新环节的角度出发,系统全面分析政策内容的结构特点.以 《中共中央国务院关于深化体制机制改革加快实施创新驱动发展战略的若干意见》 《深化科技体制改革实施方案》 为例进行了实证分析.通过实证分析发现,基于概念格的形式概念分析可以很好地把握创新政策的内容结构特点,可以形象地展示创新政策中政策类目的关联程度以及政策类目之间的包含即延伸关系.%This paper is based on the theory of formal concept analysis. It utilizes the core data structure of the formal concept—concept lattice, to analyze innovation policy content structure. Meanwhile, combining with the theory of innovation chain, the paper systemati-cally analyzes the structural characteristics of policy content from the point of view of innovation links. Then, the paper takes "Certain Opinions on Deepening the Reform of Institutional Mechanisms to Accelerate the Implementation of Innovation-Driven Development Strategy Issued by the Central Committee of the CPC and the State Council" and "Implementation Plans on Deepening the Reform of Scientific and Technological System" for examples to conduct empirical analysis. Through the empirical analysis, it is found that formal concept analysis based on concept lattice not only can grasp the characteristics of the content structure of innovation policy, but also viv-idly show the degree of relevance of policy categories in innovation policy and the relationship between policy categories.

摘要： 作为故障诊断的一种方法,案例推理从以往的历史案例中检索相似案例作为新事件的参考解.在整个案例推理过程中,案例检索是最为关键的一步.案例检索的内容是以一定形式表达的案例,案例检索的方式是计算新事件与历史案例间的相似度.判断新事件与历史案例的相似度主要考虑两个问题,一是属性间的相似度,二是属性的权重.形式概念作为知识的一种表示方式,不仅能表达案例与属性之间关系,还能反映属性的权重.本文在基于形式概念的知识表达方式上,提出了一种改进的相似度计算方法.在改进算法中,引入了参数.在具体应用中,通过选取合适的的值,能为每个属性合理地分配相应的权重,使得检索结果更为精确.其效果在汽轮机故障诊断的实际应用中得到了检验.

摘要： 本文应用基于形式概念分析的概念系统理论研究了在化学产品的制作过程中，该化学反应在某一时刻所处的状态问题，而某个时间段所处于的状态是影响该化学产品质量的关键因素。

摘要： 本文利用形式概念分析的方法，在原有茶的分类方法的基础上，抽取有代表性的茶叶品种，通过对茶的发酵程度，茶的功效和茶性的分类和分析，得到了茶的语义概念分析和茶的语义概念分类的新方法，以方便查询。

摘要： 通过研究知网语义网络和中文FAQ问答系统特点,提出了一种新的问句相似度计算方法——基于形式概念分析的方法,该方法在进行问句匹配过程中,不但考虑概念与概念之间相似度,同时兼顾概念的层次关系.试验结果证明,该方法在避免传统语义相似度计算方法义原错位现象的同时,充分体现概念深度对关键词语义相似度的影响，提高问句匹配的准确率。

摘要： 本文基于形式概念分析，给出了一种快速从概念格中将概念节点信息引出的方法，能够将研究的事件间的关系直观的展现在图形中，利用概念节点和关系节点准确简洁地表现出来，展示结果接近自然语言形式，具有较强的可解释性，便于用户对事件的关联、状态转移模式等进行深入分析和研究。利用本文提出的方法，将一组时空数据的事件关联信息进行了可视化,实验结果表明了该方法的实效性.

摘要： 本文利用形式概念分析中概念格的层次化表示方法,针对事件的值域类的定量变量数据,提出数据概念的单变量粒化方法,并用一个简单的实例说明数据的粒化方法及粒化的可视化过程.

摘要： 本体作为一种重要的知识表示工具,用于知识的存储,信息的检索等领域,然而,本体的生成方式多是手工或者半自动的方式,耗时费力.近年来,形式概念分析支持本体半自动的生成方法已相对成熟,但缺点是生成的本体针对精确信息,无法表示模糊信息,本文提出了一种基于模糊概念格上聚类的本体生成算法。

摘要： 概念格作为一种高效的数据分析工具,近几年来得到了飞速发展,目前,大量专家正在从事这一领域的研究工作,已开发了各种建造概念格的算法,本文就是基于批处理算法的思想给出一个快速建造概念格的算法.

摘要： 概念格作为一种高效的数据分析工具,近几年来得到了飞速发展,目前,大量专家正在从事这一领域的研究工作,已开发了各种建造概念格的算法,本文就是基于批处理算法的思想给出一个快速建造概念格的算法.

摘要： 概念格作为一种高效的数据分析工具,近几年来得到了飞速发展,目前,大量专家正在从事这一领域的研究工作,已开发了各种建造概念格的算法,本文就是基于批处理算法的思想给出一个快速建造概念格的算法.

摘要： 概念格作为一种高效的数据分析工具,近几年来得到了飞速发展,目前,大量专家正在从事这一领域的研究工作,已开发了各种建造概念格的算法,本文就是基于批处理算法的思想给出一个快速建造概念格的算法.

摘要： 一种基于形式概念分析技术的增量式实体摘要生成方法，包括如下步骤：S100：分别构造初始知识图谱RDF数据的初始形式背景k1及新增知识图谱RDF数据的新增形式背景k2；S200：分别构造初始形式背景k1的概念格C1及新增形式背景k2的概念格C2；S300：对概念格C1的外延和概念格C2的外延求交集，得到集合T；S400：由集合T中的外延元素，得到对应的内涵，构成最终的概念格；S500：基于所形成的最终的概念格，利用排序算法，得到实体摘要。该方法能够挖掘出最重要、最具代表性的三元组且在动态知识图谱背景下，能够有很好的处理性能。

摘要： 本发明涉及计算机搜索技术领域，公开一种基于形式概念格的分面搜索方法及系统，以基于形式概念分析理论针对原始信息预构造形式概念格，并在形式概念格的基础上建立索引，从而建立分面搜索系统。本发明方法包括：构造形式概念格，在构造过程中，形式概念格使用伪造属性fake_attribute初始化最小概念Bottom；在形式概念格中建立叶子概念的索引；在查询过程中，概念的内涵对应查询语句，概念的外延对应结果集；在获取用户查询的分面值集后，在所构造的形式概念格中利用叶子概念自底向上匹配包含属性集的最小内涵以找到与分面值集对应的目标概念，并返回该目标概念所对应的外延。

摘要： 使用形式概念分析的数据分类的系统和方法。描述了一种使用形式概念分析(FCA)的数据分类的系统。在训练阶段中，该系统使用训练数据集生成具有结构的FCA分类格。该训练数据集包括训练表现以及与训练表示相对应的分类，在分类阶段中，使用FCA分类格的结构对具有实际上分层的类别的测试数据集进行分类。

摘要： 本发明提供一种基于形式概念分析的罪名预测方法和系统。该方法包括：步骤1：基于自然语言处理技术对既有案件裁判文书及相关法律法规进行处理，得到既有案件裁判文书及相关法律法规中的犯罪行为及罪名；步骤2：将既有案件裁判文书及相关法律法规中的犯罪行为及罪名处理为形式背景，并采用形式概念分析方法对所述形式背景进行处理，生成一系列含有犯罪行为与罪名相对应的值依赖蕴含式；步骤3：基于自然语言处理技术对待预测案件进行处理，得到所述待预测案件中所包含的犯罪行为，将所述待预测案件中犯罪行为与一系列所述值依赖蕴含式进行匹配，得到所述待预测案件中犯罪行为所对应的罪名。

摘要： 本发明涉及基于一种基于形式概念分析的黄河岸坝险情识别方法，属于数据处理技术领域。方法包括以下步骤：(1)获取黄河岸坝的历史告警、预警和虚警信息以及对应时间段内的黄河岸坝监测传感器发出的信号；(2)构建形式背景；(3)利用形式概念分析的方法对所述形式背景进行处理生成多个概念；(4)计算各概念中告警、预警和虚警的概率；(5)对待识别时间段内的黄河岸坝监测传感器发出的信号进行处理，将处理结果与步骤(3)中生成的概念的内涵进行匹配，根据匹配的概念中告警、预警和虚警的概率计算所述待识别的黄河岸坝监测传感器发出的信号为告警、预警和虚警信号的概率。本发明实现了对黄河岸坝险情的可靠识别。

摘要： 一种基于形式概念兴趣度的识别社交网络多种子图结构的方法，包括如下步骤：S100：将社交网络表示成修正后的邻接矩阵，并以此作为形式概念分析的输入；S200：根据所述修正后的邻接矩阵生成全部概念并构造概念格；S300：提取所述概念格中的概念并计算概念兴趣度，包括稳定值和散度；S400：根据得到的稳定值和散度，确定提取规则并以此识别社交网络中的多种子图结构。该方法能够在统一的框架下识别出社交网络中的多种关键结构，有更准确更高效的识别能力。

摘要： 一种基于形式概念分析技术的增量式实体摘要生成方法，包括如下步骤：S100：分别构造初始知识图谱RDF数据的初始形式背景k

摘要： 本发明提供一种基于形式概念分析和知识图谱的试题推荐方法，包括根据学生的做题记录，建立对象为所有学生、属性为所有试题的形式概念背景；根据所述形式概念背景，建立学生‑试题概念格；计算所述学生‑试题概念格中起始概念与其他概念之间的第一相似度；计算每个试题的知识点集合和所述起始概念中的每个试题的知识点集合之间的第二相似度；将每个所述其他概念对应的第一相似度与该其他概念中的每个试题的知识点集合对应的最大第二相似度相乘，得到每个试题在该其他概念中的推荐度；根据所述每个试题的推荐度的大小向目标学生推荐所述推荐度较大的未做试题。相对于现有技术，本发明综合考虑学生的共性特征，实现了高效精确的试题推荐。

摘要： 本发明提供一种基于词嵌入和多值形式概念分析的论文推荐方法及装置，包括建立对象为论文、属性为所有论文的关键词的形式概念背景表；从所述形式概念背景表中，抽取形式概念的内涵和外延，得到若干形式概念；计算每个所述形式概念中每个所述关键词的词向量，并根据每个所述词向量，计算所述形式概念的第一中心向量；获取用户关键词，计算所述用户关键词的第二中心向量；计算所述第二中心向量与每个所述形式概念的第一中心向量之间的距离，根据所述距离的大小向用户推荐所述距离较小的形式概念中的论文。相对于现有技术，本发明更好地描述了论文与关键词的关联性，提高了论文推荐的效率和精准性。

摘要： 兼具通用语义及领域语义的形式概念相似性快速度量方法，主要用于利用FCA方法进行文本信息检索中的形式概念相似性快速度量，属于信息检索技术领域。为解决现有形式概念相似性判断方法无法包含数据集所涵盖的领域信息问题以及计算内涵语义相似性的过程过于复杂等问题。本发明通过数据集的主题聚类，统计各个词共属类别的次数；利用概念格成员的属性频率和逆概念频率求取基于成员的重要性的两个概念相似性；内涵中每个属性使用基于公共语料的词向量表示，并取其均值作为内涵向量；使用各个词共属类别的次数修正内涵向量的相似性，获得两内涵包含通用和领域语义的相似性；综合基于成员重要性的相似性和内涵语义相似性，得到两个形式概念的相似性。