Mar, 2017

形式概念分析及其在信息检索和相关领域中的应用介绍

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TL;DR本文介绍了形式概念分析及其应用。FCA 是由格论推导出来的应用数学分支，将概念作为人类思维的基本单位并将数据以物体属性的形式进行分析。本篇论文特别针对 RuSSIR 2014 而编写，讨论了信息检索、机器学习、数据挖掘和知识发现、文本挖掘等多个主题以及其可视化方面。
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发现论文，激发创造
  • 利用形式概念分析从文本语料库中学习概念层次结构

    该研究提出了一种基于 FCA 的新方法，通过对文本语料库中的上下文信息进行建模和分析，以自动获取层次结构的概念分类。在旅游和金融领域应用比手工分类更有效。

    Sep, 2011

  • 关系概念分析的逐步功能重构

    关系概念分析是形式概念分析的扩展，用于处理多个相关情境，该研究报告通过定义可接受的解决方案为概念格的家族，该家族属于初始情境确定的空间，不能扩展新属性，仅涉及家族中的概念，进一步证明这些可接受的解决方案是两个函数的共同不动点。

    Oct, 2023

  • 采用形式概念分析重新审视数值模式挖掘

    本文探讨了在正式概念分析框架下挖掘数值数据的问题。我们提出了一种更加精确高效的方法，并使用真实数据进行了评估，证明了其优越性。

    Nov, 2011

  • 形式背景的仓库

    该研究分析了现有 FCA 数据集传播的情况，提出了建立一个中心 FCA 数据存储库的要求，并强调了此举面临的挑战。

    Apr, 2024

  • 利用形式概念分析和 WordNet 进行本体学习

    本文提供了一种从自由文本中学习概念层次的 Formal Concept Analysis 和 WordNet 框架，并通过减少正式上下文来加速思想格框架的推导。

    Nov, 2023

  • 探寻未知未知

    本文介绍了一个简单的框架，基于 Formal Concept Analysis (一种越来越被应用于数据挖掘和组织数据的格论子领域) 来系统地思考超越预设框架，寻找未知未知的未来相关事件。

    Jul, 2023

  • 尺度缩放

    该研究在强化概念缩放的数学理论方面进行了贡献，给出了精确定义和引入了缩放维度的概念用于研究概念格结构的量化，同时进行较为详尽的性质讨论及理论边界分析。

    Feb, 2023

  • 引文概念分析 —— 揭示概念对其他研究人员的有用性的一种新形式的引文分析，包括 Thomas S. Kuhn 和 Karl R. Popper 的两个典型案例研究

    本研究采用引用概念分析方法（CCA）来量化研究文献中特定概念对引用者的认知影响，并对库恩与波普尔的经典著作进行分析。结果表明，库恩的 “范式” 概念远比其他概念影响要大，而波普尔的 “证伪” 概念则得到了广泛的引用。

    May, 2019

  • 一种用于询问议程的元学习算法

    本文提出了一种基于元学习算法的形式概念分析（FCA）方法来构建好的询问议程，以实现对数据更好的解释性和分类准确性。

    Jan, 2023

  • 多个相互矛盾的部分专家的属性探索

    本文提出了 Attribute exploration 的扩展方法，可以探索具有共享视角的多位领域专家的知识依赖性，以发现对象和属性之间的结构性关系。

    May, 2022