| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 二元概念构造算法研究与改进 | 第13-27页 |
| 2.1 形式概念分析基本理论 | 第13-15页 |
| 2.2 经典构造算法介绍 | 第15页 |
| 2.3 基于最大闭合项集的概念挖掘算法 | 第15-19页 |
| 2.3.1 基本概念 | 第16页 |
| 2.3.2 算法描述及伪代码 | 第16-17页 |
| 2.3.3 实验及分析 | 第17-19页 |
| 2.4 基于最大 1-矩阵概念挖掘算法 | 第19-25页 |
| 2.4.1 基本概念与核心思想 | 第19-20页 |
| 2.4.2 算法描述 | 第20页 |
| 2.4.3 实例说明 | 第20-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 三元概念构造算法研究与改进 | 第27-45页 |
| 3.1 三元概念分析基本理论 | 第27-31页 |
| 3.1.1 基本概念 | 第27-29页 |
| 3.1.2 概念三元格 | 第29-31页 |
| 3.2 基于最大闭合项集的三元概念构造算法 | 第31-34页 |
| 3.2.1 典型切片算法 | 第31-33页 |
| 3.2.2 立方体挖掘算法 | 第33-34页 |
| 3.3 基于扩展矩阵的三元概念构造算法 | 第34-43页 |
| 3.3.1 基本思想 | 第34页 |
| 3.3.2 构造算法描述 | 第34-36页 |
| 3.3.3 算法的理论基础 | 第36-38页 |
| 3.3.4 算法优化 | 第38-40页 |
| 3.3.5 实例分析 | 第40-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 形式概念分析应用 | 第45-57页 |
| 4.1 基于FCA的folksonomy形式化背景 | 第45-47页 |
| 4.1.1 folksonomy形式化背景 | 第46页 |
| 4.1.2 folksonomy与形式概念分析的关系 | 第46-47页 |
| 4.2 用户行为分析 | 第47-53页 |
| 4.2.1 单用户标记行为分析 | 第49-51页 |
| 4.2.2 用户群标记行为分析 | 第51-53页 |
| 4.3 用户偏好挖掘 | 第53-55页 |
| 4.3.1 用户对单个资源偏好分析 | 第54-55页 |
| 4.3.2 用户对资源集偏好分析 | 第55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61页 |