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概念格分布处理及其框架下的知识发现研究

摘要第1-10页
ABSTRACT第10-13页
目录第13-16页
第一章 绪论第16-20页
 1.1 研究的背景与意义第16-17页
 1.2 论文概要与主要贡献第17-20页
第二章 概念格及其应用第20-28页
 2.1 形式概念分析的理论基础第20-22页
  2.1.1 形式背景和概念第20-21页
  2.1.2 概念格及其表示第21-22页
  2.1.3 多值形式背景及其处理第22页
 2.2 概念格的扩展模型第22-24页
  2.2.1 量化概念格第22-23页
  2.2.2 加权概念格第23页
  2.2.3 约简概念格第23页
  2.2.4 规则概念格第23-24页
  2.2.5 模糊概念格和粗糙概念格第24页
 2.3 概念格的应用第24-28页
  2.3.1 概念格在数据挖掘中的应用第24-25页
  2.3.2 概念格在信息检索方面的应用第25-26页
  2.3.3 概念格在软件工程中的应用第26-27页
  2.3.4 概念格在其他方面的应用第27-28页
第三章 概念格的生成和维护技术第28-45页
 3.1 概念格的生成算法概述第28-31页
  3.1.1 批生成算法(Batch Algorithm)第28-30页
  3.1.2 渐进式生成算法(Incremental Algorithm)第30-31页
 3.2 基于属性的概念格生成算法第31-41页
  3.2.1 基于属性的渐进式生成算法第31-36页
  3.2.2 利用不完全覆盖的生成算法第36-41页
 3.3 概念格的维护技术第41-44页
  3.3.1 概念格的横向维护第42-43页
  3.3.2 概念格的纵向维护第43-44页
 3.4 结论第44-45页
第四章 概念格分布处理模型第45-61页
 4.1 形式背景的分布处理第45-48页
  4.1.1 形式背景的并置和叠置第45-46页
  4.1.2 不一致背景及其处理第46-48页
 4.2 概念格的分布处理第48-60页
  4.2.1 概念格的分布处理概述第48-49页
  4.2.2 多概念格横向合并算法第49-57页
  4.2.3 多概念格纵向合并算法第57-60页
 4.3 结论第60-61页
第五章 最小项集集合与封闭项集格第61-70页
 5.1 有关项集的基本定义第61-62页
 5.2 同交易集的频繁项集与封闭项集格第62-65页
  5.2.1 同交易集的频繁项集第62-63页
  5.2.2 封闭项集及其封闭项集格第63-65页
 5.3 最小项集集合及其计算第65-69页
  5.3.1 最小项集集合第65页
  5.3.2 最小项集集合的计算第65-69页
 5.4 结论第69-70页
第六章 概念格与关联规则发现第70-89页
 6.1 关联规则提取的基本概念第70-71页
 6.2 基于概念格的关联规则发现第71-77页
  6.2.1 同交易集的频繁项集与最小无冗余规则第72-73页
  6.2.2 量化封闭项集格及其构造第73-74页
  6.2.3 最小无冗余关联规则的提取第74-77页
 6.3 基于概念格提取简洁关联规则第77-81页
 6.4 最小无冗余规则的渐进更新-量化规则格及其构造第81-88页
  6.4.1 增加节点连线的更新处理第82-84页
  6.4.2 删除节点连线的处理第84-86页
  6.4.3 量化规则格的渐进生成算法第86-87页
  6.4.4 两种方案的比较分析及其试验验证第87-88页
 6.5 结论第88-89页
第七章 基于概念格分布处理的规则发现第89-98页
 7.1 基于概念格合并运算提取关联规则第89-90页
 7.2 利用部分概念格的规则集成获取关联规则第90-97页
  7.2.1 系统的框架第90-91页
  7.2.2 候选关联规则的核查与集成第91-94页
  7.2.3 简单示例验证第94-97页
 7.3 结论第97-98页
第八章 结束语第98-100页
参考文献第100-108页
致谢第108页

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