Předmět Formální konceptuální analýza (KMI / PGSKA)

Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu KMI / PGSKA - Formální konceptuální analýza, Přírodovědecká fakulta, Univerzita Palackého v Olomouci (UP).

Materiál	Typ	Datum	Počet stažení

Obsah

Pozornost je věnována dvěma základním výstupům konceptuální analýzy -- konceptuálním svazům a atributovým implikacím. Důraz je kladen na teoretické základy a algoritmy pro vybrané problémy. Samostatná část kursu je věnována rozšířením konceptuální analýzy z pohledu vícehodnotových logik, zejména fuzzy logiky.Formální kontext a konceptuální svaz:Úvod do formální konceptuální analýzy. Formální kontext, formální koncept, konceptuální svaz. Matematické struktury za pozdí konceptuální analýzy: Galoisovy konexe a uzávěrové operátory. Hlavní věta o konceptuálních svazech. Vícehodnotové kontexty, škálování a faktorizace konceptuálních svazů.Atributové implikace:Atributové implikace: definice pojmu, atributové implikace jako predikátové formule, pravdivost atributových implikací. Atributové implikace generované z dat: úplné množiny atributových implikací, neredundantní báze kontextů, minimální báze kontextů. Stanovení minimálních bází pomocí pseudo-intentů. Vztah atributových implikací a funkčních závislostí. Vztah atributových implikací a asociačních pravidel.Algoritmy:Algoritmy pro výpočet konceptuálního svazu. Neinkrementální algoritmy (Ganterův algoritmus, Lindigův algoritmus, Titanic). Analýza složitosti algoritmů. Inkrementální algoritmy. Algoritmy pro výpočet minimálních bází kontextů.Úplné kongruence a uzavřené podrelace:Úplné tolerance a blokové relace. Dimenze kontextu. Morfismy kontextů. Měření, škálové míry.Rozšíření z pohledu vícehodnotových logik:Fuzzy kontexty, fuzzy koncepty, fuzzy konceptuální svazy. Hlavní věta fuzzy konceptuálních svazů. Metody redukce počtu fuzzy konceptů. Metody faktorizace fuzzy konceptuálních svazů pomocí relace podobnosti. Atributové implikace mezi fuzzy atributy: atributové implikace jako formule, pravdivost implikací, sémantické vyplývání a jeho axiomatizace, hledání minimálních bází.Vybrané aplikace formální konceptuální analýzy:Information retrieval, softwarové inženýrství, neredundantní báze asociačních pravidel, faktorová analýza.

Získané způsobilosti

2. PorozuměníPopsat a důkladně pochopit principy a metody formální konceptuální analýzy.

Literatura

Everitt, B. S. Cluster Analysis, 4th ed. Edward Arnold, 2001. ISBN 0-340-76119-9.Carpineto C., Romano G. Concept Data Analysis : Theory and Applications. John Wiley & Sons, 2004. ISBN 0-470-85055-8.Adamo J.-M. Data Mining for Association Rules and Sequential Patterns. Sequential and Parallel Algorithms. Springer, New York, 2001. ISBN 0-387-95048-6.Ganter B., Wille R. Formal Concept Analysis. Mathematical Foundations. Springer, Berlin, 1999. ISBN 3-540-62771-5.Bělohlávek R. Fuzzy Relational Systems: Foundations and Principles. NY: Kluwer Academic/Plenum Press (Vol.20 of IFSR Int. Series on Systems Science and Engineering), 2002. ISBN 0-306-46777-1.Hand D. J., Mannila H., Smyth P. Principles of Data Mining. MIT Press, Cambridge, MA, 2001. ISBN 0-262-08290-X.

Požadavky

Aktivní účast v hodině. Plnění zadaných úkolů. Složení ústní (příp. písemné) zkoušky.

Garant

prof. RNDr. Radim Bělohlávek, Ph.D., DSc.

Vyučující

prof. RNDr. Radim Bělohlávek, Ph.D., DSc.