Iceberg概念格構(gòu)造方法及模糊概念相似度的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、形式概念分析(FCA)是一種概念化知識處理的強有力的工具，目前廣泛應用于信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘、軟件工程、知識發(fā)現(xiàn)等領域。隨著信息化以及數(shù)據(jù)庫規(guī)模的迅速增大，數(shù)據(jù)庫中不僅包含有用信息，同時含有大量冗余，如何從中提取有效信息具有實用價值。
　　對于大型數(shù)據(jù)庫，產(chǎn)生的概念格的規(guī)模大，難以分析，從而失去其實用價值。iceberg概念格是一種概念聚類的方法，適合于分析大型數(shù)據(jù)庫，清晰反映數(shù)據(jù)庫中的關鍵信息。但是iceberg概念格的半序格結(jié)構(gòu)

2、使得構(gòu)造完備概念格算法不能適應于iceberg概念格的構(gòu)造，所以研究iceberg概念格構(gòu)造算法具有非常重要意義。
　　另外在基于格結(jié)構(gòu)的概念相似度量只是針對傳統(tǒng)的形式本體整合、映射。然而許多應用領域中，大多數(shù)信息是復雜的、不確定的，傳統(tǒng)的形式概念分析不能表達這些模糊的、不確定的信息問題。因此，在模糊形式背景下研究概念相似度是十分必要。
　　Iceberg概念格的構(gòu)造是其應用的前提。本文主要的研究要點有三個:一、提出了Ice

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