概念格的分布式构造方法研究与实现

《概念格的分布式构造方法研究与实现》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、概念格的分布式构造方法研究与实现摘要概念格是一种完备的数学模型，描述了概念内涵与外延之间以及泛化与例化之间的关系，因而适用于数据和知识的表示以及包括分类、关联、序列和聚类等多种知识发现问题的描述。随着数据规模的迅速增长，概念格的分布式构造成为重要的研究内容。本文对概念格的分布式构造方法进行了重点研究，主要的工作如下：1)研究了一种概念格分布式构造方法一子全概念格STCL(Sub．TopConceptLattice)。STCL首先在服务器端构造出顶盖，同时生成子全概念集合，并利用子全概念划分形式背景得到子全形式背景，然后

2、客户端根据单机构造算法构建子全格，最后服务器端将项盖与所有子全格合并成一个完整的格。2)研究了子全概念格的扩展一一内涵约简子全概念格IRSTCL(IntensionReductionSTCL)。为了进一步提高时空性能，研究在对象集和特征集上对形式背景进行联合分割的方法，在STCL的基础上进行扩展，提出内涵约简子全概念格IRSTCL，并通过理论分析说明IRSTCL在时空性能上的优势。3)设计了基于概念格的知识发现原型系统KDDCL(KnowledgeDiscoveryofDatabasebasedonConceptLat

3、tice)，集成了概念格模型和多种扩展模型，可以完成多项数据挖掘任务，也可以作为平台进行扩展，并实现了系统的核心功能，包括数据预处理模块、概念格构造模块和概念格的图形化显示模块。关键词：知识发现数据挖掘概念格分布式构造形式概念分析ResearchandImplementontheDistributedConstructingofConceptLatticeABSTRACTConceptlatticeisaperfectmathematicalmodelwhichdescribesknowledgewiththerela

4、tionbetweentheintensionsandextensionsofconcepts，andthetelationbetweenthegeneralizationandspecializationofconcepts．It’Sgoodtoshowthedataandknowledgeanddescribemanyquestionsofknowledgediscovery,suchasclassification，associationrules，sequentialpatternsandclustering．

5、Asthesizeofdatagrowingfast，thedistributedconstructingofconceptlatticebecomesanimportantresearchsubject．Therefore，itbecomesthemajorsubjectinthisdissertation．Thecontributionsofthedissertationareasfollows：1)TheSub-TopConceptLattice(STCL)isproposed，whichisadistribut

6、edconstructingofconceptlatticebasedontheSub-TopConcept．Firstly,generateallSub—Topconcepts，dividethedatabaseintoSub-TopcontextsandconstructtheCopingoflatticeontheMasterNode；then，constructSub．ToplatticesontheSlaveNodes；finally,mergeallSub—ToplatticesandtheCopingof

7、latticetoacompletelatticeontheMaster．2)TheIntensionReductionSTCL(mSTCL)isproposed，whichisailextensionofSTCL．STCLdividesthecontextonlybytheObjectset，buttheextensionofSTCLdividesthecontextbybothObjectandCharactersets．Theanalysisshowsthatthetimeandspaceperformanceo

8、flRSTCLarebetterthanSTCL．3)AknowledgediscoveryarchetypalsystemnamedKDDCLisdesigned．ThesystemcandealwithmanytasksofDataMining，whichintegratetheconceptlatticemodelandso