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Attribute Exploration Using Implications with Proper Premises

机译:使用蕴含适当前提的属性探索

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摘要

We propose a variation of the attribute exploration algorithm. Instead of implications with pseudo-intents as premises our approach uses implications with proper premises. It is known that the set of implications with proper premises is complete, but in general it is not minimal in size. This variation will allow us to calculate all implications of a formal context with premise size at most n, for some fixed n ∈ N. This is of interest if the attribute set is large and the user requests valid implications with small premises. Other applications can be seen for formal contexts where the maximal premise size of an implication with proper premise is known, for example multivalued contexts scaled by multiordinal scales only.
机译:我们提出了一种属性探索算法的变体。我们的方法不是使用伪意图作为前提的含义,而是使用具有适当前提的含义。已知具有适当前提的一组含义是完整的,但是通常它的大小不是最小的。对于一个固定的n∈N,这种变化将使我们能够计算最大前提为n的形式上下文的所有含义。如果属性集较大且用户要求使用较小前提的有效含义,则这是有意义的。对于形式化上下文,可以看到其他应用程序,在这种情况下,具有适当前提的蕴涵的最大前提大小是已知的,例如,仅通过多序标度缩放的多值上下文。

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