因素空间中的概念提取

发布时间：2018-11-16 11:12

【摘要】：在大数据时代,如何对概念的获取提供一个理论上可行的方法显得尤为重要,针对现有的因素空间理论和形式概念分析在数据库中的应用背景,本文结合以上两种不同的重要理论,从因素分析表出发,利用描述子对对象集的划分关系引出因素划分的粗细,进而定义运算,形成基于因素分析表的因素空间,然后利用描述子和其支持集之间的关系找到所有的原子概念,结合形式背景中概念的形成方式,给出了一种在因素空间中利用描述子生成概念的方法,并根据概念之间的父子关系形成概念格,以此来加深我们对因素空间结构的认识.
[Abstract]:In big data's time, how to provide a theoretically feasible method to obtain the concept is particularly important, aiming at the application background of the existing factor space theory and formal concept analysis in the database. Based on the above two different important theories, this paper starts from the factor analysis table, uses the descriptor to divide the object set, and then defines the operation, and forms the factor space based on the factor analysis table. Then, by using the relation between descriptor and its support set, all atomic concepts are found, and a method of generating concepts by using descriptor in factor space is given in combination with the formation of concepts in formal background. The concept lattice is formed according to the parent-son relationship between the concepts, so as to deepen our understanding of the spatial structure of factors.
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：O159

【参考文献】

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本文编号：2335355