形式化概念分析在信息检索中的应用

互联网上的信息量每天都在以惊人的速度膨胀,搜索任务变得越来越艰巨。如何能够在如此大的海量数据中检索到符合用户需求的信息,成为信息检索领域的主要问题。通过形式化概念分析方法,将信息进行归类组合,变为有结构有意义的领域知识,并用二维表表示出领域知识的形式背景,基于此二维表构建对应概念格模型,将其作为下一步检索的基础库,并利用此模型完成基于输入关键词的信息检索,对此进行了论述。     

概念分析在图书馆信息化中的应用

图书馆信息化是当前图书馆工作的首要任务,数据挖掘技术是最有效的智能信息处理方法之一。以概念为主线,利用概念分析研究图书馆信息化的新方法。以用户资源管理和馆藏资源管理这两个问题为例,详细讨论了概念分析在图书馆信息化中的应用。     

基于粗糙集的粒计算理论的研究综述

在阐释粗糙集和粒计算理论基本体系结构的基础上, 给出了基于粗糙集的粒计算理论研究的重点, 综述了当前国内外关于知识约简、动态约简、增 量规则提取算法的若干最新研究进展, 简要探讨了今后进一步研究的方向.     

基于属性涵盖的概念格构造算法

形式概念分析是一种非常有效的数据分析工具,在很多领域得到了广泛的应用。形式概念分析的核心数据结构就是概念格,概念格的构造是形式概念分析的许多重要应用的前提。本文分析了在概念格的自上而下构造方式中子概念涵盖父概念属性集的特点,根据第N层概念的子概念的对象集必然可以最大覆盖其属性集,提出新的概念格构造算法,简化了概念格的构造过程。     

基于形式概念的信息系统中等价类的研究

粗糙集是建立在信息系统上的等价关系的基础上,信息系统上每个属性子集构成论域上的一个等价关系.任意给定论域的一个对象集合,它们关于哪个等价关系是等价的?这个问题是实际应用时需要考虑的.本文通过把信息系统转化为一个形式背景,由概念格中形式概念的外延的上近似给出上面问题的解答.     

基于粗糙集理论的文本分类研究现状综述

文本分类是信息处理的重要研究方向之一。本文对粗糙集和文本分类的发展现状及存在的问题进行了系统性阐述。     

基于粗糙集的多模板决策在字符识别中的应用

根据飞机票上打印数字字符的特点,提出了一种基于粗糙集理论的多模板综合决策方案,针对原始训练模板采用了一种有效的属性约简方法和新的规则提取方法,并利用最终产生的三个模板进行综合决策识别数字字符。通过实验证明了该方案的可行性和有效性。     

国内外重形式教学法研究综述

通过对近二十年国内外有关重形式教学法应用于语言教学的实证研究,从研究主题及研究方法两个方面进行系统性综述研究。研究发现,重形式教学法在语言教学研究中最受关注的主题为FonF与FonFs教学影响对比研究、FonF教学类型对二语习得影响研究、FonF教学过程描写研究、FonF教学使用时机对二语习得影响。在研究方法的使用上以量化研究为主,混合研究的使用呈上升趋势。     

概念格的属性约简性质与方法

讨论概念格同构与格论意义下的同构之间的联系,证明了概念格同构也是格论意义下的同构.并进一步讨论属性约简的性质,给出了寻找协调集和约简的一些方法.     

一种基于粗糙集的数据挖掘模型

粗糙集理论是一种处理不确定和不精确问题的数学工具。运用模拟例子通过不同简化层次的算法导出每个层次上的信息集,最后得到规则集来说明如何建立和运用这种数据挖掘模型。     

几类拓展粗糙集模型属性约简研究综述

粗糙集属性约简算法是数据预处理的有效方法,但无法处理某些结构复杂的数据.为了进一步拓宽粗糙集的应用范围,通过扩展粗糙集模型或改进属性约简算法以提高粗糙集的数据处理能力.对模糊粗糙集、覆盖粗糙集、邻域粗糙集、决策粗糙集、变精度粗糙集等几类拓展粗糙集模型的一些经典属性约简算法和最新提出的算法进行梳理和归纳后发现,现存的算法在运行效率和空间复杂度等方面限制了拓展粗糙集模型的使用范围.当前研究中拓展粗糙集模型在约简理论完善、大数据处理、特殊数据处理等三个方面的问题依然存在,因此未来应重点结合Pawlak粗糙集属性约简算法的思想、智能算法以及其他一些理论方法来研究拓展粗糙集模型属性约简理论.     

国内外动词活用形式研究现状之例论

本文综述了国内外动词形式变化研究成果,从习得顺序和习得模式两方面阐述了日语动词活用形研究的现状,并总结了日语动词活用形研究的发展方向。     

邵阳、临沂方言形式单位概念形式表征的对比研究

该研究以邵阳、临沂方言形式单位为研究对象,对比了两地方言形式单位概念的突显成分;接着,对邵阳、临沂方言形式单位结构式的数量进行了对比、分析,发现两地方言形式单位多见于偏正式,其次为动宾式;再者,该研究发现较临沂方言形式单位而言,邵阳方言形式单位中的直陈式更多,且于二者中,转喻式皆最多;最后,该研究总结出了三点邵阳、临沂方言形式单位概念形式表征的不同之处,并指出了造成上述差异的动因,有利于两地人认知模式和文化模式的研究与认识。     

基于形式概念的Web使用挖掘关联规则研究及应用

将形式概念分析技术应用于Web使用日志文件的挖掘,提出基于多值属性形式上下文,利用频繁闭项集挖掘Web使用日志生成关联规则的增量挖掘算法。与经典挖掘方法比较,减少了对Web使用日志的扫描次数,提高了挖掘效率,同时还可以进行增量挖掘,满足了实时页面推荐的需要。     

概念格的频繁项集生成算法

为提高频繁项集的生成效率,提出一种基于概念格的频繁项集生成算法。首先将事务数据库映射为形式背景,利用概念格构建算法从形式背景中生成概念及其偏序关系,概念内涵表示项集,概念外延表示项集对应的支持度计数。根据概念的外延长度将所有概念划分到不同的层中,层的序号与概念外延长度相同,将层按照序号进行降序排列,从层序号大于等于最小支持度计数的概念中生成频繁项集。在两个人工数据集上的实验结果表明所提算法在时间性能上优于对比算法,最小支持度计数的值越小,所提算法的优势越明显。     

基于约简概念格的关联规则挖掘算法

概念格是为了适应将概念和概念层次用数学形式清晰表达的需要而产生的,已成功地应用于数据挖掘领域。提出的LRM算法,从约简过的形式背景构造的概念格上挖掘频繁项集,大大缩减了造格时间,还使提取的规则具有更好的分类效果。     

“聚焦于形式”研究综述

近些年来,聚焦于形式(focus on form)的语言教学因其对促进中介语发展的潜在作用而成为国外二语习得界研究的热点。本文介绍了这一教学模式研究兴起的背景,它的定义和理论依据,重点归纳了国外针对聚焦于形式促进中介语发展作用的研究,最后提出了未来还需解决的问题。     

基于粗糙集理论的属性约简算法的研究

粗糙集理论中的有效算法研究是粗糙集理论的一个研究热点,目前主要集中在决策规则提取算法、属性约简算法、粗糙集基本并行算法以及与粗糙集有关的神经网络和遗传算法等。其中,属性约简算法是粗糙集理论及应用研究的重要内容。本文对粗糙集理论中的属性约简进行了比较系统的研究,在总结现有方法的基础上,提出了一种基于可辨识矩阵的启发式属性约简方法。     

国内外大学院长系主任研究文献综述

在大学组织结构中,院系是大学学术系统中的基础单位。院长系主任在院系中起领导作用,院长系主任研究是大学组织管理理论与实践中的学术热点。文章在对院长系主任研究的国内外文献进行回顾的基础上进行了简要述评,提出进一步研究值得关注的问题。     

国内外IT外包研究现状对比分析研究（1992-2007年）

以国外ABI、EBSCO Host数据库以及国内“中国期刊数据库”中收录的论文为基础数据源,利用文献计量法,对检索数据在年份分布、期刊构成、学者队伍、论文内容和方法等方面进行归纳总结;对比分析了国内外16年来（1992--2007）信息技术外包（IT外包）的发展现状、趋势以及研究热点,揭示了我国在IT外包学术研究方面与国外研究存在的差距,并提出了针对性的建议,为今后国内的研究提供借鉴。