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第1章 绪论1

1.1 数据挖掘1

1.1.1 数据挖掘的基本概念1

1.1.2 数据挖掘的任务5

1.1.3 数据挖掘的方法8

1.1.4 数据挖掘的应用10

1.1.5 数据挖掘的研究方向10

1.2 概念格11

1.2.1 概念格的基本概念11

1.2.2 概念格的研究内容13

1.2.3 概念格的研究方向15

第2章 加权概念格的权值获取及其拓展格结构17

2.1 引言17

2.2 加权概念格的基本定义18

2.3 基于信息熵和偏差的内涵权值获取21

2.3.1 基于信息熵的单属性内涵权值自动获取22

2.3.2 内涵重要性偏差及多属性内涵权值的获取23

2.4 加权概念格的拓展结构24

2.4.1 频繁加权概念格及其相关定理24

2.4.2 强加权概念格及其相关定理24

2.5 实例分析25

2.6 小结28

第3章 频繁加权概念格的代数结构及其知识提取的完备性29

3.1 引言29

3.2 概念格的完备性30

3.3 虚概念及频繁加权概念格的完备性30

3.3.1 虚概念31

3.3.2 频繁加权概念格的完备性34

3.4 频繁加权概念格的代数结构37

3.4.1 相关定义及算子37

3.4.2 代数性质38

3.5 频繁加权概念格知识提取的完备性42

3.6 小结43

第4章 加权概念格的构造方法45

4.1 引言45

4.2 频繁加权概念格的渐进式构造46

4.2.1 构造方法46

4.2.2 构造算法47

4.2.3 算法分析48

4.2.4 实例分析49

4.3 频繁加权概念格的批处理构造51

4.3.1 基本定义51

4.3.2 构造方法53

4.3.3 实例分析55

4.3.4 构造算法57

4.3.5 算法分析59

4.3.6 实验结果与分析59

4.4 强加权概念格的渐进式构造61

4.5 强加权概念格的批处理构造62

4.5.1 构造方法62

4.5.2 构造算法63

4.5.3 实验结果及分析64

4.6 小结65

第5章 加权概念格在图像语义自动标注中的应用67

5.1 引言67

5.2 图像语义自动标注与BOV模型68

5.2.1 图像语义自动标注68

5.2.2 图像语义自动标注的研究现状69

5.2.3 BOV模型75

5.3 基于频繁加权概念格的视觉词典生成与场景分类方法78

5.3.1 算法思想78

5.3.2 算法描述80

5.3.3 举例82

5.4 实验结果分析84

5.4.1 视觉词典大小对分类性能的影响85

5.4.2 归一化阈值对分类性能的影响86

5.4.3 外延数阈值对分类性能的影响86

5.5 小结88

第6章 加权概念格在天体光谱数据挖掘中的应用91

6.1 引言91

6.2 面向LAMOST的天体光谱数据挖掘技术91

6.2.1 LAMOST项目简介91

6.2.2 天体光谱数据挖掘技术92

6.3 基于频繁加权概念格的加权关联规则提取方法93

6.3.1 基本定义93

6.3.2 基本思想94

6.3.3 算法描述94

6.4 基于频繁加权概念格的天体光谱关联知识挖掘系统95

6.4.1 系统功能与体系结构95

6.4.2 关键实现技术98

6.4.3 运行结果与分析99

6.5 小结103

参考文献105