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稀疏数据表上广义单边概念格的分布式计算。 (英语) Zbl 1413.68132号

摘要:在本文中,我们对广义单侧概念格(GOSCL)算法的分布式版本的使用进行了研究,这为模糊版本的数据分析方法提供了一个特例,称为形式概念分析(FCA)。这类方法基于概念格理论创建了输入数据的概念模型,并成功应用于多个领域。GOSCL能够为处理为模糊集的不同属性类型的数据表创建单边概念格。创建基于FCA的模型的问题之一是其计算复杂性。为了减少计算时间,我们为GOSCL设计了该算法的分布式版本。该算法能够很好地工作,尤其是对于新生成概念数量减少的数据,即对于文本挖掘和信息检索等领域中经常使用的稀疏输入数据表。因此,我们给出了稀疏数据表上的实验结果,以证明该算法对生成的数据和选定的文本挖掘数据集的适用性。

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2015年1月6日 伽罗瓦对应、闭包算子(与有序集有关)
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