渐进式算法相关论文
传统的小规模数据处理方法已经很难满足海量数据处理的技术要求,因此,围绕着大数据的新型数据处理技术接踵而至。并行计算作为大数......
关于粗糙集方法,我们研究两个基本的问题—属性约简和离散化.具体来讲,包括以下内容:(1)属性约简:在一个信息系统中有成千上万条记......
相对约简格作为简化的概念格，在数据挖掘和知识发现等领域具有广泛的应用。相对约简格的构造在其应用过程中是一个主要问题。本文提......
序列模式挖掘是数据挖掘中最重要的研究课题之一.基于记录频繁集各元素的Ctid表的基础上,有研究者提出了一种渐进式序列模式挖掘算......
渐进式算法是概念格构造的重要方法之一，但以前的渐进式算法均为渐增式算法，即对象或属性都是增加的。实践表明，很多场合需要属性减少......
概念格作为形式概念分析理论中的核心数据结构，已经在知识工程和软件工程等领域得到了广泛的应用。概念格的构造在其应用过程中具有......
概念格是形式概念分析理论的一种数据结构,它以独特优势在许多领域获得了广泛应用,如信息检索、软件工程、知识发现等,而概念格的......
概念格在数据分析及机器学习等很多领域得到了广泛的应用,其构造算法的时空开销随着数据规模的不断增大而迅速增长,这一问题一直困......
提出了一种新的基于属性的概念格快速渐进式构造算法,通过不断地渐增属性来构造概念格。以往的渐进式算法都是基于对象的,当数据库......
为了提高概念格生成的效率,证明了概念的生成及其插入位置只与最新生成的概念有关,与先前生成的大量概念无关。设计算法并编写程序......
概念格作为形式概念分析理论中的核心数据结构,在机器学习、数据挖掘和知识发现、信息检索等领域得到了广泛的应用,概念格的构造在......
高效的概念格生成算法对于形式概念分析的应用研究是一个主要问题，文章从基于属性的基本概念出发，首先给出并证明了任意概念可表示为......
通过对概念格渐进式构造过程的分析,探讨了影响Godin算法效率的因素并给出解决办法,认为在形式背景中对象的属性分布均匀的情况下,......
形式概念分析是德国的数学家Wille于1982年提出的,其核心数据结构概念格接近于自然语言,易于理解,在数据挖掘领域有巨大的潜在应用......
经典的形式概念分析主要应用于属性值为布尔值的形式背景中, 然而在很多实际应用领域, 由于问题的复杂性, 更多的形式背景中属性值......
以面向实际应用为主,以循序渐进的方式逐步介绍利用渐进式算法实现任意进制的直接转换,并对转换效率进行了分析。渐进式算法同时也......
概念格是数据分析的一种有力工具。而二又树在数据结构中具有简单的存储结构。给出了一类具有特殊结构的概念格，针对这种类型的概念......
