基于概念格的序列模式發(fā)現(xiàn)研究與實現(xiàn).pdf

1、概念格是一種完備的數(shù)學模型，描述了概念內涵與外延之間以及泛化與例化之間的關系，因而適用于數(shù)據(jù)和知識的表示以及包括分類、關聯(lián)、序列和聚類等多種知識發(fā)現(xiàn)問題的描述。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的迅速增長，概念格的分布式構造成為重要的研究內容。本文研究了概念格的分布式/并行構造方法和概念格模型應用于序列模式挖掘時的約簡算法，以提高算法的效率，使得算法適用于更大規(guī)模的數(shù)據(jù)庫。 本文的主要工作如下： (1)研究了一種基于索引的概念格分布式構造方法

2、--LCBI。構造時主站點先將形式背景劃分并發(fā)送至從站點，從站點建好子格后發(fā)送回主站點進行合并。合并時主站點找出當前插入概念的極大相關概念后自項向下并行地搜索，直至找出它們兩兩間的交叉子概念。插入時只需比較極大相關概念和它們的交叉子概念，以減少比較的范圍，提高建格效率。 (2)研究了一種基于概念近似度約簡的序列模式挖掘算法。該算法基于概念近似度的定義，先對交易數(shù)據(jù)庫進行建格，再約簡滿足近似條件的概念，以減少相似的頻繁卜序列的數(shù)量