利用形式概念分析与聚类进行数据挖掘的本体自动生成
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2013-11-08 v1 人工智能
摘要
受数据挖掘领域对形式化表示需求日益增长的驱动，加之形式概念分析（FCA）和本体在计算机科学多个领域的成功应用，本文提出了一种通过融合概念聚类、模糊逻辑和 FCA 来自动生成数据挖掘模糊本体（FODM）的新方法。在我们的方法中，我们建议在生成过程中考虑另一个粒度级别。具体而言，我们建议在数据初步分类产生的类之间定义本体。我们证明，该方法优化了本体的定义，提供了更好的数据解释，并优化了利用这些数据时的内存空间和执行时间。
引用
@article{arxiv.1311.1764,
title = {Automatic ontology generation for data mining using fca and clustering},
author = {Amel Grissa Touzi and Hela Ben Massoud and Alaya Ayadi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1311.1764},
year = {2013}
}
备注
10pages, 8 figures KEOD 2013, accepted but not enregistrement De: KEOD Secretariat [[email protected]] Envoy\'e: mardi 21 mai 2013 10:47 We are happy to inform you that the regular paper you have submitted to KEOD, with number 34, entitled "Automatic Ontology Generation for Data Mining Using FCA and Clustering", has been accepted as a Short Paper. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1310.7829 by other authors