Query-Based Multicontexts for Knowledge Base Browsing: An Evaluation

In [7], we introduced the query-based multicontext theory, which allows to define a virtual space of views on ontological data. Each view is then materialised as a formal context. While this formal context can be visualised in a usual formal concept analysis framework such as Conexp or ToscanaJ, [7] also briefly described how the approach allowed the creation of a novel navigation framework for knowledge bases. The principle of this navigation is based on supporting the user in defining pertinent views. The purpose of this article is to discuss the benefits of the browsing interface. This discussion is performed, on the one hand, by comparing the approach to other Formal Concept Analysis based frameworks. On the other hand, it exposes the preliminary evaluation of the visualisation of formal contexts by comparing the display of a lattice to two other approaches based on trees and graphs

Query-Based Multicontexts for Knowledge Base Browsing: An Evaluation

In [7], we introduced the query-based multicontext theory, which allows to define a virtual space of views on ontological data. Each view is then materialised as a formal context. While this formal context can be visualised in a usual formal concept analysis framework such as Conexp or ToscanaJ, [7] also briefly described how the approach allowed the creation of a novel navigation framework for knowledge bases. The principle of this navigation is based on supporting the user in defining pertinent views. The purpose of this article is to discuss the benefits of the browsing interface. This discussion is performed, on the one hand, by comparing the approach to other Formal Concept Analysis based frameworks. On the other hand, it exposes the preliminary evaluation of the visualisation of formal contexts by comparing the display of a lattice to two other approaches based on trees and graphs

FCAIR 2012 Formal Concept Analysis Meets Information Retrieval Workshop co-located with the 35th European Conference on Information Retrieval (ECIR 2013) March 24, 2013, Moscow, Russia

International audienceFormal Concept Analysis (FCA) is a mathematically well-founded theory aimed at data analysis and classifiation. The area came into being in the early 1980s and has since then spawned over 10000 scientific publications and a variety of practically deployed tools. FCA allows one to build from a data table with objects in rows and attributes in columns a taxonomic data structure called concept lattice, which can be used for many purposes, especially for Knowledge Discovery and Information Retrieval. The Formal Concept Analysis Meets Information Retrieval (FCAIR) workshop collocated with the 35th European Conference on Information Retrieval (ECIR 2013) was intended, on the one hand, to attract researchers from FCA community to a broad discussion of FCA-based research on information retrieval, and, on the other hand, to promote ideas, models, and methods of FCA in the community of Information Retrieval

A logic-based approach to deal with implicational systems and direct bases

El tratamiento de la información y el conocimiento es uno de los muchos campos en los que confluyen los métodos matemáticos y computacionales. Una de las áreas donde encontramos de forma clara esta concurrencia es en el Análisis de Conceptos Formales, donde los métodos de almacenamiento, descubrimiento, análisis y manipulación del conocimiento descansan sobre las sólidas bases del Álgebra y de la Lógica. En el Análisis de Conceptos Formales la información se representa en tablas binarias en las que se relacionan objetos con sus atributos. Dichas tablas, denominadas contextos formales, son el repositorio de datos del que se extrae el conocimiento mediante la utilización de técnicas algebraicas. Este conocimiento se puede representar de diversas formas, entre ellas se encuentran los conjuntos de implicaciones. Una de las principales ventajas de usar sistemas de implicaciones para representar el conocimiento es que admiten un tratamiento sintáctico por medio de la lógica, segundo pilar matemático en el que se sustenta la tesis. La mejor alternativa de cara al razonamiento automático viene de mano de la Lógica de Simplificación. El conjunto de axiomas y reglas de inferencias de esta lógica lleva directamente a un conjunto de equivalencias que permiten eliminar redundancias en los sistemas de implicaciones. La extracción de sistemas de implicaciones, y su posterior tratamiento y manipulación, constituyen un tema de actualidad en la comunidad del Análisis de Conceptos Formales. Los conjuntos de implicaciones extraídos pueden contener gran cantidad de información redundante, por lo que el estudio de propiedades que permitan caracterizar conjuntos equivalentes de implicaciones con menor redundancia o sin ella, se erige como uno de los retos más importantes. Sin embargo, como sucede en otras áreas, en algunas ocasiones puede ser interesante almacenar cierta clase de información redundante en función del uso posterior que se le pretenda dar. Sobresale pues, entre los temas de interés del área, el problema de la búsqueda de representaciones canónicas de sistemas de implicaciones que, satisfaciendo ciertas propiedades, permitan compilar todo el conocimiento extraído del contexto formal. Estas representaciones canónicas para los sistemas de implicaciones suelen recibir el nombre de `bases'. En esta tesis ponemos nuestra atención en un grupo de bases conocidas como `bases directas', que son aquellas que permiten calcular el cierre de cualquier conjunto en un único recorrido del sistema de implicaciones. Los objetivos generales de la tesis son dos: - El estudio de las bases directas en Análisis de Conceptos Formales clásico con la finalidad de obtener algoritmos eficientes para calcular dichas bases. Para ello analizamos las definiciones que aparecen en la bibliografía (base directa-optimal y D-base) y proponemos una alternativa (base dicótoma directa), así como métodos para su cálculo. - Establecer las bases para la extensión de estos resultados al Análisis de Conceptos Triádicos, en particular, introducir una lógica que permita el razonamiento automático sobre implicaciones en esta extensión. Se presentan dos lógicas: CAIL y CAISL. La primera permite caracterizar la semántica de las implicaciones y la segunda el razonamiento automático

Conceptual Structures of Multicontexts

Formal Concept Analysis is based on a formalization of context. Since there are situations where the consideration of one context is not sufficient, it is desirable to introduce a formalization of a network of contexts. In this paper, such formalization is given by the notion of multicontext. The aim of the paper is to offer a first study of multicontexts and their conceptual structures; in particular, descriptions of conceptual coherences within the formalized network of contexts are presented. The theoretical considerations are illustrated by examples