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基于形式概念分析的知识发现方法研究

第一章 绪论第8-21页
    1.1 形式概念分析的理论基础第8-16页
        1.1.1 基本概念第8-11页
        1.1.2 概念格的构造第11-14页
        1.1.3 多值背景、概念定标与逻辑定标第14-15页
        1.1.4 概念格的简化第15-16页
    1.2 概念格的应用第16-19页
        1.2.1 概念格在软件工程中的应用第16-17页
        1.2.2 概念格在数据挖掘中的应用第17-18页
        1.2.3 概念格在其它领域的应用第18-19页
    1.3 本文工作第19-21页
第二章 基于搜索空间划分的概念生成第21-44页
    2.1 引言第21-23页
    2.2 基于闭包运算的概念生成算法原理第23-32页
        2.2.1 闭包系统第23-24页
        2.2.2 NextClosure 算法第24-32页
    2.3 基于搜索空间划分的概念生成算法第32-39页
        2.3.1 搜索空间描述及子搜索空间划分第32-34页
        2.3.2 子搜索空间的有效性判断第34-35页
        2.3.3 概念生成及子搜索空间缩减第35-37页
        2.3.4 算法SSPCG第37-38页
        2.3.5 实验评价及结论第38-39页
    2.4 基于搜索空间划分的并行概念生成算法第39-42页
        2.4.1 已有并行概念格构造算法第39-40页
        2.4.2 基于搜索空间划分的并行概念生成算法第40-41页
        2.4.3 复杂性分析第41-42页
    2.5 小结第42-44页
第三章 基于概念格的用户关联挖掘第44-59页
    3.1 引言第44-45页
    3.2 推荐系统概述第45-49页
        3.2.1 推荐系统的产生和发展第45-46页
        3.2.2 推荐系统的工作流程第46-48页
        3.2.3 常用的推荐技术第48-49页
    3.3 概念格上的关联规则挖掘第49-52页
        3.3.1 事务数据库与形式背景第49-50页
        3.3.2 基于概念格挖掘关联规则的有关概念第50页
        3.3.3 频繁封闭项集及其缩减第50-52页
    3.4 基于概念格的用户关联基挖掘第52-58页
        3.4.1 问题描述第52-53页
        3.4.2 挖掘用户关联基第53-54页
        3.4.3 算法User_Association第54-57页
        3.4.4 实验评价及结论第57-58页
    3.5 小结第58-59页
第四章 基于概念格的分类器研究第59-77页
    4.1 引言第59页
    4.2 分类问题及相关研究第59-66页
        4.2.1 分类问题概述第59-60页
        4.2.2 常用的分类方法第60-64页
        4.2.3 分类问题中的主要问题第64页
        4.2.4 基于概念格分类的相关工作第64-66页
    4.3 基于概念格的分类器第66-76页
        4.3.1 问题描述第66-67页
        4.3.2 基于增量式部分格构造的分类规则提取第67-71页
        4.3.3 启发式分类器构造第71-75页
        4.3.4 实验评价及结论第75-76页
    4.4 小结第76-77页
第五章 GDT 与扩展概念格模型第77-88页
    5.1 泛化分配表(GDT)第77-80页
    5.2 基于GDT 的缺省规则发现算法第80-84页
        5.2.1 问题的提出第80页
        5.2.2 规则的表示第80-82页
        5.2.3 搜索策略第82-83页
        5.2.4 缺省规则发现算法第83-84页
    5.3 结合GDT 的扩展概念格模型第84-86页
        5.3.1 GDT 与概念格的关系第84-85页
        5.3.2 结合GDT 的扩展概念格模型第85页
        5.3.3 基于扩展概念格模型的缺省规则挖掘算法第85-86页
    5.4 小结第86-88页
第六章 基于概念格的数据挖掘系统原型第88-92页
    6.1 数据挖掘模型CRISP-DM第88-90页
    6.2 基于概念格的数据挖掘系统原型第90-91页
    6.3 小结第91-92页
第七章 结束语第92-94页
参考文献第94-103页
作者攻读博士学位期间发表的论文和参加的项目第103-105页
致谢第105-106页
摘要第106-109页
Abstract第109页

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