40、频繁模式发现与概念形成

频繁模式发现与概念形成

在知识表示与推理领域，频繁模式发现和概念形成是重要的研究方向。本文将介绍一种基于AL - log的方法，用于解决概念细化问题，并通过实验验证其有效性。

1. ALC语法与语义

首先，我们来看一下描述逻辑ALC的语法和语义，如下表所示：
| 类型 | 表示 | 语义 |
| — | — | — |
| 底部（顶部）概念 | ⊥(⊤) | ∅(ΔI) |
| 原子概念 | A | AI ⊆ΔI |
| 角色 | R | RI ⊆ΔI × ΔI |
| 个体 | a | aI ∈ΔI |
| 概念否定 | ¬C | ΔI \ CI |
| 概念合取 | C ⊓D | CI ∩DI |
| 概念析取 | C ⊔D | CI ∪DI |
| 值限制 | ∀R.C | {x ∈ΔI | ∀y (x, y) ∈RI →y ∈CI} |
| 存在限制 | ∃R.C | {x ∈ΔI | ∃y (x, y) ∈RI ∧y ∈CI} |
| 等价公理 | C ≡D | CI = DI |
| 包含公理 | C ⊑D | CI ⊆DI |
| 概念断言 | a : C | aI ∈CI |
| 角色断言 | ⟨a, b⟩: R | (aI, bI) ∈RI |

2. 概念表示

概念表示采用AL - log提供的知识表示与推理框架，它结合了描述逻辑ALC和Datalog。通过约束Datalog子句，实现了结构数据和关系数据的集成。
- 输入概念 ：来自分类本体Σ