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《燕山大学》 2017年
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基于分组概念的概念构造及应用研究

田高华  
【摘要】:形式概念分析是一种对形式背景中的数据进行分析和规则提取的理论,在本体研究、软件工程等众多领域有广泛应用。而随着网络技术快速发展,涌现出越来越多像folksonomy的三维数据,因此三元形式概念分析理论开始受到更多的关注。三元概念分析作为形式概念分析的三元扩展,是一种新的分析三维数据的理论方法。本文主要对概念构造方法及其在folksonomy系统中的应用进行研究。首先,研究了形式概念分析的基础理论知识。然后通过研究利用找出概念的全部外延来构造概念的方法,本文结合概念外延的相关理论,给出了一种改进的概念构造算法。先找出概念集合的共同表达形式,并给出相关证明,再利用外延概念和内涵概念的理论给出构造形式概念的算法。并通过实例来进行分析,验证了算法的可行性与正确性。其次,为将二元形式概念构造算法扩展到三元概念构造中,本文首先对三元数据组进行分组组合,把三元形式背景化为多个二维二值表,写出相应的0-1矩阵,再通过矩阵间的运算得到所有情况下的矩阵组,最终找出三元概念;然后,本文利用条件分组的相关理论给出了另一种三元概念构造算法,在对三元数据分组之后,由得到的伪概念找出所有的概念属性集合,进而得到全部三元概念。最后,本文研究了形式概念分析在folksonomy系统中的应用。通过把folksonomy数据集与形式概念知识相结合对folksonomy在用户兴趣识别以及语义关系发现和构建本体进行了研究,分析了用户兴趣度以及标签-资源间的语义关系,并得出一种基于形式概念分析和folksonomy的本体构建方法。
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:O153.1

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