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【24h】

A local approach to concept generation

机译:本地化概念生成方法

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摘要

Generating concepts defined by a binary relation between a set P of properties and a set O of objects is one of the important current problems encountered in Data Mining and Knowledge Discovery in Databases. We present a new algorithmic process which computes all the concepts, without requiring an exponential-size data structure, and with a good worst-time complexity analysis, which makes it competitive with the best existing algorithms for this problem. Our algorithm can be used to compute the edges of the lattice as well at no extra cost.
机译:生成由一组属性P和一组对象O之间的二进制关系定义的概念是数据库中数据挖掘和知识发现中遇到的当前重要问题之一。我们提出了一种新的算法过程,该过程可以计算所有概念,而不需要指数大小的数据结构,并且具有良好的最坏时间复杂度分析,这使其与现有最佳算法在该问题上具有竞争力。我们的算法也可以用于计算晶格的边缘,而无需任何额外费用。

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