Attribute exploration with fuzzy attributes and background knowledge

Abstract. Attribute exploration is a formal concept analytical tool for knowledge discovery by interactive determination of the implications holding between a given set of attributes. The corresponding algorithm queries the user in an efficient way about the implications between the attributes. The result of the exploration process is a representative set of examples for the entire theory and a set of implications from which all implications that hold between the considered attributes can be deduced. The method was successfully applied in different real-life applications for discrete data. In many instances, the user may know some implications before the exploration starts. These are considered as background knowledge and their usage shortens the exploration process. In this paper we show that the handling of background information can be generalised to the fuzzy setting

Entwicklung einer Diagnose-Shell zur Unterstützung von Informationssystemsicherheit

Im Rahmen der Arbeit wurde ein Expertisemodell des Managements der Informationssystemsicherheit (IS-Sicherheit) entwickelt und durch eine Diagnose-Shell operationalisiert. Es stand die Wissensrepräsentation und nutzung des IS-Sicherheitswissens zur Unterstützung des IS-Sicherheitsmanagements im Mittelpunkt. Hierfür wurden Methoden des Knowledge Engineering verwendet, um die IS-Sicherheitsstrategien durch diagnostische Problemlösungsmethoden zu beschreiben. Das benötigte IS-Sicherheitswissen wird durch IS-Sicherheitskonzepte repräsentiert. Die Modelle sind auf unterschiedlichen Abstraktionsstufen entwickelt worden, die zu einem epistemologischen Expertisemodell zusammengefasst worden sind. Es werden die drei Ebenen (Aufgaben-, Inferenz- und Domänen-Ebene) des Expertisemodells beschrieben und abgegrenzt. Die Aufgaben- und Inferenzebene beschreiben die Problemlösungsmethoden. Hierfür spezifiziert die Aufgabenebene das Ziel der Diagnose und deren Teilaufgaben. Es werden auf dieser Ebene generische Kontrollstrukturen bzw. Basis-Inferenzen (z.B. eines diagnostischen Problemlösungsprozesses) beschrieben. Eine Verfeinerung der Aufgabenebene bildet die Inferenzebene, die die Abhängigkeit zwischen Inferenzen und Wissens-Rollen darstellt. In der Domänenebene wird das domänenspezifische Wissen (z.B. das Sicherheitswissen) beschrieben, das zur konkreten Problemlösung (z.B. Schwachstellenanalyse oder Risikoanalyse) benötigt wird. Für die Problemlösung werden die Konzepte der Domänenebene, wie z.B. Schwachstellen oder Gefahren, auf die Wissens-Rollen der Problemlösungsmethoden überführt. Es wurde ein Entwurfsmodell für einen wissensbasierten Fragenkatalog entwickelt, das das Expertisemodell operationalisiert und die Grundlage für die spätere Implementierung darstellt. Hierfür werden die konventionellen, computergestützten Fragenkataloge durch eine wissensbasierte Regel-Komponente erweitert, die eine explizite Repräsentation von Abhängigkeitskonzepten ermöglicht. Darauf basierend wurde ein wissensbasierter Diagnose-Prototyp implementiert, der eine direkte Wissenseingabe und nutzung durch einen IS-Sicherheitsexperten unterstützt. Das wissensbasierte System kann auf Basis der Erhebung eine spezifische Problemlösung durchführen und automatisiert ein IS-Sicherheitskonzept erstellen

Conceptual Factors and Fuzzy Data

With the growing number of large data sets, the necessity of complexity reduction applies today more than ever before. Moreover, some data may also be vague or uncertain. Thus, whenever we have an instrument for data analysis, the questions of how to apply complexity reduction methods and how to treat fuzzy data arise rather naturally. In this thesis, we discuss these issues for the very successful data analysis tool Formal Concept Analysis. In fact, we propose different methods for complexity reduction based on qualitative analyses, and we elaborate on various methods for handling fuzzy data. These two topics split the thesis into two parts. Data reduction is mainly dealt with in the first part of the thesis, whereas we focus on fuzzy data in the second part. Although each chapter may be read almost on its own, each one builds on and uses results from its predecessors. The main crosslink between the chapters is given by the reduction methods and fuzzy data. In particular, we will also discuss complexity reduction methods for fuzzy data, combining the two issues that motivate this thesis.Komplexitätsreduktion ist eines der wichtigsten Verfahren in der Datenanalyse. Mit ständig wachsenden Datensätzen gilt dies heute mehr denn je. In vielen Gebieten stößt man zudem auf vage und ungewisse Daten. Wann immer man ein Instrument zur Datenanalyse hat, stellen sich daher die folgenden zwei Fragen auf eine natürliche Weise: Wie kann man im Rahmen der Analyse die Variablenanzahl verkleinern, und wie kann man Fuzzy-Daten bearbeiten? In dieser Arbeit versuchen wir die eben genannten Fragen für die Formale Begriffsanalyse zu beantworten. Genauer gesagt, erarbeiten wir verschiedene Methoden zur Komplexitätsreduktion qualitativer Daten und entwickeln diverse Verfahren für die Bearbeitung von Fuzzy-Datensätzen. Basierend auf diesen beiden Themen gliedert sich die Arbeit in zwei Teile. Im ersten Teil liegt der Schwerpunkt auf der Komplexitätsreduktion, während sich der zweite Teil der Verarbeitung von Fuzzy-Daten widmet. Die verschiedenen Kapitel sind dabei durch die beiden Themen verbunden. So werden insbesondere auch Methoden für die Komplexitätsreduktion von Fuzzy-Datensätzen entwickelt

Acquiring Expert Knowledge for the Design of Conceptual Information Systems

Conceptual Information Systems unfold the conceptual structure of data stored in relational databases. In the design phase of the system, conceptual hierarchies have to be created which describe different aspects of the data. In this paper, we describe two principal ways of designing such conceptual hierarchies, data driven design and theory driven design, and discuss advantages and drawbacks. The central part of the paper shows how Attribute Exploration, a knowledge acquisition tool developed by B. Ganter can be applied for narrowing the gap between both approaches