基于信息熵和偏差的加权概念格内涵权值获取

为有效反映数据本身隐含的客观信息,快速提取用户需求的具有一定偏差程度的重要知识,提出了一种基于信息熵和偏差分析的加权概念格的内涵权值获取方法.在缺乏先验知识时,由数据集中属性特征的信息熵来刻画加权概念格的单属性内涵权值,采用均值计算多属性内涵权值,并用标准差计算多属性内涵重要性偏差值;由用户设立加权概念格内涵的重要性阈值和内涵重要性偏差阈值,构造出一种强加权概念格.通过实例描述了该方法可有效指导正确决策,进一步拓广了概念格的理论与应用.

构造概念格的权值优化改进算法

针对基于信息熵与偏差的加权概念格在合并加权概念子格时,所得多属性内涵集权值较其整体在形式背景中的实际权重偏大,权重取值阈值的设置受主观因素干扰导致合并后的概念格规模过大的问题,提出了一种构造概念格的权值优化改进算法。以多属性内涵集在形式背景中的整体信息熵来设置其权值;采用方差计算各概念结点属性内涵集权值的阈值区间,克服了主观意识对阈值设置的影响;通过剪除不满足阈值区间的冗余概念结点,缩小了构造概念格的整体规模,减少了构造概念格的时间消耗。实验结果表明:对比基于信息熵与偏差的加权概念格减少了9.87%的冗余结点,构造整体概念格的时间消耗减少了7.36%,有效提高了加权概念格的构造效率。

一种频繁加权概念格的批处理构造算法

概念格是知识表示和数据分析的一种有效工具,加权概念格是一种刻画内涵重要性的概念格结构.文中通过引入虚结点的概念,提出一种频繁加权概念格的批处理构造算法.该算法首先通过引入虚结点概念,证明频繁加权概念格是一个完全格,从而纠正先前张继福提出的频繁加权概念格结构中某些频繁加权概念结点不存在上下确界的缺陷.其次,采用自底向上的方法来生成频繁结点和虚结点,以及对应的边关系,从而降低频繁加权概念格构造的时空复杂性,提高批处理构造效率.最后在恒星光谱数据上的实验验证算法的正确性和有效性.