基于压缩理论的区间概念格参数优化模型

在由形式背景构建区间概念格之前,首先要确定区间参数[α,β],区间参数的选取影响着概念外延、格结构以及提取的关联规则数量和精度。为了获取区间概念格的压缩度达到最大时的[α,β],首先,提出了基于形式背景的二元关系对的相似度和二元关系上的覆盖近邻空间的定义,得到二元关系对的相似矩阵,并根据γ相似类求得的覆盖来计算二元关系对的近邻;其次,给出基于参数变化的概念集合更新算法,在非重建的基础上得到各区间参数下概念集合,并结合各区间参数下二元关系对的近邻空间,进一步构建基于压缩理论的区间概念格参数优化模型,依据压缩度的大小以及变化趋势寻找区间参数最优值;最后,通过实例验证了模型的有效性。

基于覆盖的区间概念格动态压缩原理与实现

针对区间概念格的复杂结构以及基于现有建格算法构建的区间概念格存在概念冗余问题,本文直接从形式背景出发,对区间概念格进行动态压缩的方法,减少了区间概念结点的冗余度。为了保证概念压缩后仍能体现概念之间的关联关系,首先给出了基于形式背景的二元关系对的相似度及关系上的覆盖近邻空间的定义;其次,通过定义区间概念压缩算子,得到了压缩概念,并证明了压缩后的概念集是压缩前概念集的子集;基于覆盖的近邻空间及压缩算子,进一步构建了区间概念格的动态压缩模型。可以根据相似类阈值大小控制区间概念格中的结点数量,实现区间概念格的动态压缩,最后通过实例验证了模型的正确性以及压缩的高效性。