20、形式概念分析在知识发现中的应用与属性约简研究

形式概念分析在知识发现中的应用与属性约简研究

1. 形式概念分析在知识发现中的应用

形式概念分析（FCA）在知识发现领域展现出了强大的能力，众多研究围绕其在不同场景的应用展开。

Fenza等人（2009）提出了一个使用模糊FCA的系统，用于支持用户发现语义Web服务。该系统通过基于概念的导航机制，让用户发现与Web资源相关的概念术语，并利用这些术语生成合适的服务请求。具体操作步骤如下：
1. 用户进入系统，系统基于模糊FCA对Web资源进行分析。
2. 系统通过概念导航机制，向用户展示与Web资源相关的概念术语。
3. 用户利用这些概念术语生成服务请求。

Yan（2007）运用模糊集理论扩展了FCA中的多值上下文，这种模糊多值上下文可用于文档知识发现。其操作步骤为：
1. 运用模糊集理论对FCA的多值上下文进行扩展。
2. 将扩展后的模糊多值上下文应用于文档知识发现。

在过去7年里，超过700篇关于FCA的论文发表，其中140篇聚焦于将FCA应用于知识发现（KDD）。该领域的主要研究主题如下表所示：
|研究主题|具体描述|
| ---- | ---- |
|关联规则挖掘|挖掘数据中的关联规则|
|软件挖掘|对软件相关数据进行挖掘|
|Web挖掘|挖掘Web数据|
|医学和生物学中的KDD|在医学和生物学领域应用KDD|
|使用模糊FCA进行KDD|利用模糊FCA开展KDD工作|
|扩展传统FCA理论用于数据挖掘|提升传统FCA理论在数据挖掘方面的能力|

2. 概念格理论及其应用

概念格理论