頻繁加權概念格及天體光譜關聯(lián)知識挖掘系統(tǒng).pdf

1、概念格是數(shù)據(jù)分析和知識提取的一種有效形式化工具，加權概念格是針對屬性（項目）重要程度的不同，通過引入內涵權值而形成的一種格結構。頻繁加權概念格是一種特殊的加權概念格，其所有結點都是頻繁結點，即滿足用戶閾值的結點。本文對頻繁加權概念格的代數(shù)系統(tǒng)、批處理構造算法以及加權關聯(lián)規(guī)則挖掘原型系統(tǒng)進行了研究。主要研究內容如下： ⑴構造了頻繁加權概念格代數(shù)系統(tǒng)。首先，通過引入虛結點的概念，證明了頻繁加權概念格是一個完全格；其次，通過定義頻繁加

2、權概念格上的上確界∨、下確界∧，構造了頻繁加權概念格的代數(shù)系統(tǒng)，并證明了它的若干代數(shù)性質以及表示知識的完備性。 ⑵給出了一種基于頻繁加權概念格的批處理構造算法。該算法利用加權概念結點的最大擴展性，自底向上逐層生成頻繁結點和虛結點，以及對應的邊關系，有效地降低了格結構的時空復雜性，提高了頻繁加權概念格批處理構造效率；最后，采用UCI數(shù)據(jù)和恒星光譜數(shù)據(jù)，實驗驗證了算法的正確性和有效性。 ⑶在上述研究的基礎上，給出了一種基于頻