论文研究 近似概念格及其增量构造算法研究.pdf

针对传统概念格处理不完备信息的局限，给出了处理形式背景有缺值现象的概念格扩展模型——近似概念格，在此基础上提出改进的概念格增量构造算法。该算法引入哈希技术和最近父节点的增量计算方法，从加速定位生成元和更新边这两个关键过程改进Godin算法。采用随机数据集设计实验，实验表明，改进的算法可有效提高对形式背景有缺值现象概念格的建格效率，尤其是对数据规模和发生关系概率较大的数据集，算法的高效性更明显。