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形式概念分析的粒計算方法及其研究展望
李金海; 吳偉志 昆明理工大學數據科學研究中心; 云南昆明650500; 昆明理工大學理學院; 云南昆明650500; 浙江海洋大學數理與信息學院; 浙江舟山316022; 浙江海洋大學浙江省海洋大數據挖掘與應用重點實驗室; 浙江舟山316022
關鍵詞：形式概念分析 粒計算 概念格 認知學習 大數據
摘要：形式概念分析是知識表示與處理的一種實用數學方法，因其核心工具概念格的構造代價涉及指數時間復雜度，它在一定程度上導致其處理數據效率不高，這個問題也一直阻礙著該理論的快速發展與廣泛應用。粒計算以粒的形成、粒的轉移、粒的合成與分解等手段有效解決問題而著稱，它允許問題在各個粒化層面上得到處理，并根據實際需要在解決問題的精度與耗時之間做出權衡。形式概念分析的粒計算方法的主要研究目標是將粒計算的這些優勢融入傳統形式概念分析中以有效解決數據分析與處理問題。具體地，本文從Galois連接的粒計算模型、對象粒化、屬性粒化、關系粒化、關系誘導的概念粒化、粒規則、粒約簡、粒概念、粒概念學習、概念粒計算系統等角度展示形式概念分析的粒計算方法的主要研究內容，并針對大數據與認知學習提出若干挑戰性問題。有關討論結果將為形式概念分析的粒計算方法的研究與發展提供借鑒。
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