Модель решітки семантичних концептів для інтелектуального аналізу мікроблогів

У роботі запропонована модель решітки семантичних концептів для інтелектуального аналізу повідомлень мікроблогів. Показано, що використання цієї моделі є ефективним при аналізі семантичних зв’язків та виявленні асоціативних правил для ключових термінів.В работе предложена модель решетки семантических концептов для интеллектуального анализа сообщений микроблогов. Показано, что использование этой модели эффективно при анализе семантических связей и выявлении ассоциативных правил для ключевых терминов.The model of semantic concept lattice for data mining of microblogs has been proposed in this work. It is shown that the use of this model is effective for the semantic relations analysis and for the detection of associative rules of key words

Formal Context Generation using Dirichlet Distributions

We suggest an improved way to randomly generate formal contexts based on Dirichlet distributions. For this purpose we investigate the predominant way to generate formal contexts, a coin-tossing model, recapitulate some of its shortcomings and examine its stochastic model. Building up on this we propose our Dirichlet model and develop an algorithm employing this idea. By comparing our generation model to a coin-tossing model we show that our approach is a significant improvement with respect to the variety of contexts generated. Finally, we outline a possible application in null model generation for formal contexts.Comment: 16 pages, 7 figure

A parallel version of the in-close algorithm

This research paper presents a new parallel algorithm for computing the formal concepts in a formal context. The proposed shared memory parallel algorithm Parallel-Task-In-Close3 parallelizes Andrews's In-Close3 serial algorithm. The paper presents the key parallelization strategy used and presents experimental results of the parallelization using the OpenMP framewor

Knowledge discovery through creating formal contexts

Knowledge discovery is important for systems that have computational intelligence in helping them learn and adapt to changing environments. By representing, in a formal way, the context in which an intelligent system operates, it is possible to discover knowledge through an emerging data technology called formal concept analysis (FCA). This paper describes a tool called FcaBedrock that converts data into formal contexts for FCA. This paper describes how, through a process of guided automation, data preparation techniques such as attribute exclusion and value restriction allow data to be interpreted to meet the requirements of the analysis. Examples are given of how formal contexts can be created using FcaBedrock and then analysed for knowledge discovery, using real datasets. Creating formal contexts using FcaBedrock is shown to be straightforward and versatile. Large datasets are easily converted into a standard FCA format

Generating Clusters of Duplicate Documents: An Approach Based on Frequent Closed Itemsets

Множество документов в Интернете имеют дубликаты, в связи с чем необходимы средства эффективного вычисления кластеров документов-дубликатов [1-5, 8-10, 13-14]. В работе исследуется применение алгоритмов Data Mining для поиска кластеров дубликатов с использованием синтаксических и лексических методов составления образов документов. На основе экспериментальной работы делаются некоторые выводы о способе выбора параметров методов.A vast amount of documents in the Web have duplicates, which necessitates creation of efficient methods for computing clusters of duplicates [1-5, 8-10, 13-14]. In this paper some algorithms of Data Mining are used for constructing clusters of duplicate documents (duplicates), documents being represented by both syntactic and lexical methods. Series of experiments suggest some conclusions about choosing parameters of the methods

Decompositional approach to research of formal contexts

Исследуется #Р-полная задача нахождения всех формальных понятий заданного контекста и предлагается декомпозиционный метод её решения. В качестве частей разложения предлагается использовать фрагменты исходного контекста, названные боксами. Доказано, что разделение контекста на боксы «безопасно» относительно формальных понятий: при декомпозиции ни одно формальное понятие не теряется и не появляются новые формальные понятия. Доказано, что число боксов, возникающих на каждой итерации разложения, равно числу единичных элементов 0,1-матрицы, представляющей исходный формальный контекст. Предлагается уменьшать число боксов на каждой отдельной итерации процесса декомпозиции с помощью построения взаимно непересекающихся цепей боксов. Приводятся результаты вычислительных экспериментов, свидетельствующие о существенном повышении производительности алгоритмов нахождения всех формальных понятий при применении предлагаемого декомпозиционного метода

Concept Learning from Triadic Data

AbstractWe propose extensions of the classical JSM-method and the Näıve Bayesian classifier for the case of triadic relational data. We performed a series of experiments on various types of data (both real and synthetic) to estimate quality of classification techniques and compare them with other classification algorithms that generate hypotheses, e.g. ID3 and Random Forest. In addition to classification precision and recall we also evaluated the time performance of the proposed methods