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 |