Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Relational Data, Formal Concept Analysis, and Graded Attributes

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989592%3A15310%2F08%3A00005453" target="_blank" >RIV/61989592:15310/08:00005453 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Relational Data, Formal Concept Analysis, and Graded Attributes

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Formal concept analysis is a particular method of analysis of relational data. In addition to tools for data analysis, formal concept analysis provides elaborated mathematical foundations for relational data. In the course of the last decade, several attempts appeared to extend formal concept analysis to data with graded (fuzzy) attributes. Among these attempts, an approach based on residuated implications plays an important role. This chapter presents an overview of foundations of formal concept analysis of data with graded attributes, with focus on the approach based on residuated implications, on its extensions and particular cases. Presented is an overview of both of the main parts of formal concept analysis, namely, concept lattices and attributeimplications, and an overview of the underlying foundations and related methods. In addition to that, the chapter contains an overview of topics for future research.

  • Název v anglickém jazyce

    Relational Data, Formal Concept Analysis, and Graded Attributes

  • Popis výsledku anglicky

    Formal concept analysis is a particular method of analysis of relational data. In addition to tools for data analysis, formal concept analysis provides elaborated mathematical foundations for relational data. In the course of the last decade, several attempts appeared to extend formal concept analysis to data with graded (fuzzy) attributes. Among these attempts, an approach based on residuated implications plays an important role. This chapter presents an overview of foundations of formal concept analysis of data with graded attributes, with focus on the approach based on residuated implications, on its extensions and particular cases. Presented is an overview of both of the main parts of formal concept analysis, namely, concept lattices and attributeimplications, and an overview of the underlying foundations and related methods. In addition to that, the chapter contains an overview of topics for future research.

Klasifikace

  • Druh

    C - Kapitola v odborné knize

  • CEP obor

    BD - Teorie informace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/1ET101370417" target="_blank" >1ET101370417: Hierarchická analýza složitých dat</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2008

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název knihy nebo sborníku

    Handbook of Research on Fuzzy Information Processing in Databases

  • ISBN

    978-1-59904-853-6

  • Počet stran výsledku

    28

  • Strana od-do

    462-489

  • Počet stran knihy

    850

  • Název nakladatele

    IGI Global, USA

  • Místo vydání

    Hershey (PA)

  • Kód UT WoS kapitoly