Odhady podobnosti ve formální konceptuální analýza dat se stupňovitými atributy.

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989592%3A15310%2F06%3A00003289" target="_blank" >RIV/61989592:15310/06:00003289 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Estimations of similarity in formal concept analysis of data with graded attributes.

Popis výsledku v původním jazyce

We study similarity in formal concept analysis of data tables with graded attributes. We focus on similarity related to formal concepts and concept lattices, i.e. the outputs of formal concept analysis. We present several formulas for estimation of similarity of outputs in terms of similarity of inputs. The results answer some problems which arose in previous investigation as well as some natural questions concerning similarity in conceptual data analysis. The derived formulas enable us to compute an estimation of similarity of concept lattices much faster than one can compute their exact similarity. We omit proofs due to lack of space.

Název v anglickém jazyce

Estimations of similarity in formal concept analysis of data with graded attributes.

Popis výsledku anglicky

We study similarity in formal concept analysis of data tables with graded attributes. We focus on similarity related to formal concepts and concept lattices, i.e. the outputs of formal concept analysis. We present several formulas for estimation of similarity of outputs in terms of similarity of inputs. The results answer some problems which arose in previous investigation as well as some natural questions concerning similarity in conceptual data analysis. The derived formulas enable us to compute an estimation of similarity of concept lattices much faster than one can compute their exact similarity. We omit proofs due to lack of space.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BD - Teorie informace

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2006

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Advances in Web Intelligence and Data Mining, Studies in Computational Intelligence

ISBN

3-540-33879-9

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

338

Strana od-do

243-252

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Heidelberg

Místo konání akce

—

Datum konání akce

—

Typ akce podle státní příslušnosti

—

Kód UT WoS článku

—