进化论视角下的概念格构造算法

"基于进化论观点的概念格构建算法 (2010年) - 谢春芝，杜亚军 - 广西师范大学学报自然科学版，第28卷第1期，2010年3月" 本文介绍了一种创新的概念格构建算法，该算法借鉴了进化论的思想，以提高构建效率和理解性。形式概念分析（FCA）是1982年由Wille教授提出的理论，其核心是概念格，用于描述对象与属性之间的精确关系。在信息检索、知识工程和数据挖掘等多个领域，FCA具有广泛的应用。 传统的概念格构建方法主要包括批处理算法和渐进式算法。批处理算法先生成所有概念，再建立偏序关系，如OSHAM、Chein和Ganter算法。渐进式算法则是在新对象加入时与现有概念进行交互运算，例如Godin和Capineto算法。然而，随着对知识发现和数据挖掘的需求增加，出现了更多新颖的构建算法，如LCAUIT、约束概念格和概念特化的概念格，这些算法为规则提取提供了新的途径。 作者提出的新算法将进化论中的选择、变异和遗传等原理应用于概念格的构建。首先，从形式背景中提取出单属性的初始种子概念，接着在这些种子中挑选变异概念和稳定概念。通过稳定概念生成子代稳定概念和子代变异概念，随后子代稳定概念与变异概念交互产生新一代子概念。这一过程持续进行，直到没有新的概念产生。这种基于进化论的方法使得概念生成过程更为清晰，同时也提高了执行效率。 在概念格基本理论部分，文章定义了一个形式背景为包含对象集合、属性集合以及两者间关系的三元组。算法的关键在于每次只用变异种子和稳定种子生成下一代，这有助于减少计算复杂度，从而提高整体性能。 该研究为概念格构建提供了一个独特的视角，利用生物进化理论改进了算法设计，为数据挖掘和知识发现提供了更有效的方法。未来的研究可能会进一步探索这种进化论视角在其他知识表示和分析任务中的应用潜力。