基于形式概念分析的知识发现方法研究

【摘要】：形式概念分析作为一种用于数据组织和数据分析的形式化工具,在理论研究和实际应用上都具有重要意义。本文对基于形式概念分析的知识发现方法进行了研究。主要包括:(1)在对基于闭包运算的概念生成算法进行深入研究的基础上,提出了一种基于搜索空间划分的概念生成算法SSPCG;(2)将基于概念格的关联规则挖掘思想用于用户关联挖掘,定义了确定的用户关联基和近似的用户关联基,从它们可以导出所有的有效用户关联规则;(3)给出了一个基于增量式部分格构造的分类规则提取算法和一个启发式的分类器构造算法;(4)将GDT 作为假说搜索空间,提出了一种规则发现算法,并结合GDT 与概念格,提出一个用于处理不确定数据的扩展概念格模型;(5)提出并实现了一个基于概念格的数据挖掘系统原型。本文的研究结果对基于形式概念分析的知识发现方法研究很有理论意义和应用价值。