采用二叉树结构生成概念格的算法

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2009.33.012

计算机工程与应用 ›› 2009, Vol. 45 ›› Issue (33): 35-37.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.33.012

采用二叉树结构生成概念格的算法

毛华^1，2，3，张智星^1，2，3

1.河北大学数学与计算机学院，河北保定 071002
2.河北省数学研究中心，石家庄 050016
3.河北省机器学习与计算智能重点实验室，河北保定 071002

收稿日期:2009-07-08 修回日期:2009-09-25 出版日期:2009-11-21 发布日期:2009-11-21
通讯作者: 毛华

Algorithm of generating concept lattice based on binary tree

MAO Hua^1，2，3，ZHANG Zhi-xing^1，2，3

1.College of Mathematics and Computer Science of Hebei University，Baoding，Hebei 071002，China
2.Mathematical Research Center of Hebei Province，Shijiazhuang 050016，China
3.Key Lab. in Machine Learing and Intelligence Computational of Hebei Province，Baoding，Hebei 071002，China

Received:2009-07-08 Revised:2009-09-25 Online:2009-11-21 Published:2009-11-21
Contact: MAO Hua

摘要/Abstract

摘要： 概念格是数据分析的一种有力工具。而二叉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格，采用二叉树的结构对概念格的节点进行重新的组织，研究了基于添加对象的渐进式生成概念格的算法。利用这种二叉树的结构，在某些情况下可以减少判断不变概念或更新概念的范围，同时，结合实例说明了这种算法的有效性。

关键词: 概念格, 二叉树, 渐进式算法, 对象

Abstract: Concept lattice is a powerful tool of data analysis.The binary tree in the data structure has the simple storage structure.By giving a type of concept lattice which has a special structure，on account of this type of concept lattice，this binary tree structure is used to re-organize the concepts in concept lattice.The algorithm which is based on add-object incremental algorithm to generate the concept lattice is researched.By using this structure of binary tree，in some cases，it can reduce the judging scope of old concept and update concept.At the same time，the effectiveness of this algorithm is illustrated combined with examples.

Key words: concept lattice, binary tree, incremental algorithm, object

中图分类号:

TP301

毛华^1，2，3，张智星^1，2，3. 采用二叉树结构生成概念格的算法[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(33): 35-37.

MAO Hua^1，2，3，ZHANG Zhi-xing^1，2，3. Algorithm of generating concept lattice based on binary tree[J]. Computer Engineering and Applications, 2009, 45(33): 35-37.

[1]	张呈玲，李进金，林艺东. 基于OE-概念格的形式背景属性约简[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(15): 82-89.
[2]	杨葛英，沈夏炯，史先进，张磊. 以概念格为背景的关联规则可视化[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(1): 84-91.
[3]	折延宏，胡梦婷，贺晓丽，曾望林. 两种多粒度形式概念分析模型的比较研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(10): 51-55.
[4]	韦庆杰1，刘淑坤2. 一种Web应用跨浏览器兼容性测试方法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(5): 55-59.
[5]	贺晓丽，刘华丽，刘瑶瑶. 多粒度数据的区间形式概念分析方法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(19): 52-57.
[6]	谭跃生，章世杨，王静宇. 基于多授权中心的CP-ABE属性撤销方案[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(13): 78-84.
[7]	渠寒花1，惠建忠1，何险峰2，王慕华1，何晓凤1，丰德恩1. 气象服务形式概念分析模型研究[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(9): 257-264.
[8]	王映龙，华佳佳，杨珺，钱文彬. 基于相似关系的集值决策信息系统的属性约简[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(5): 122-126.
[9]	宋冬云，郑瑾，张祖平. 基于混合策略的中文短文本相似度计算[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(12): 116-120.
[10]	王海涌，冯兆旭，杨海波，张津栋. 基于结构相似网页聚类的正文提取算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(11): 122-127.
[11]	王永会，张恩瑞. ATPR-Tree：带有属性维的时空索引[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(7): 79-87.
[12]	杨永红1，高磊1，余航2，徐欣辰2. Deep Web接口的自动识别技术研究[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(7): 109-114.
[13]	王永贵1，张燕1，杨东东2. 基于MapReduce的无线城市社团发现算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(4): 106-112.
[14]	沈夏炯1，2，叶曼曼2，甘甜2，韩道军1，2. 基于概念格的信息检索及其树形可视化[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(3): 95-99.
[15]	林卉1，于瑞鹏2，王李娟1，邵聪颖1. 基于特征向量的遥感影像自动分类研究[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(16): 177-181.

采用二叉树结构生成概念格的算法

Algorithm of generating concept lattice based on binary tree

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics