概念格

概念格与关联规则发现
概念格与关联规则发现是数据挖掘领域中的两个重要概念，它们之间存在密切的联系。

概念格是一种形式化工具，用于描述对象和特征之间的联系以及概念间的泛化与例化关系。

它通过构建概念层次结构来表达数据的抽象层次，从而帮助我们更好地理解和分析数据。

关联规则发现是数据挖掘中的一项任务，旨在从数据集中发现变量之间的有趣关系，如购物篮分析中经常一起购买的商品组合。

关联规则发现可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和关联，从而为决策制定提供支持。

概念格与关联规则发现之间存在密切的联系。

概念格可以作为关联规则发现的基础，因为它提供了对数据的层次化描述，有助于发现变量之间的关联。

同时，关联规则发现的结果也可以进一步丰富和完善概念格，使其更加准确地反映数据的结构和关系。

在数据挖掘过程中，结合使用概念格和关联规则发现可以获得更好的挖掘效果。

例如，可以使用概念格来识别变量之间的隐含关系，并进一步应用关联规则发现算法来验证和扩展这些关系。

这种方法有助于发现更有价值的信息和知识，从而为决策制定提供更可靠的依据。

总之，概念格与关联规则发现是数据挖掘领域中的两个重要概念，它们之间存在密切的联系。

通过结合使用概念格和关联规则发现，我们可以更好地理解和分析数据，发现更有价值的信息和知识，从而为决策制定提供更可靠的依据。

严形式背景中的对象个数为Ｎｓ／ＢＥＧＩＮＦＯＲ概念格中的每Ｊ个节点Ｃ（Ａ，ａ）ｅＬ球Ａ＞Ｎ＋０佃ＮＪＵＤＧＥ２（Ｃ）ＩＦＲＩＧＨＴ＞Ｎ，＋０ＴＨＥＮＢ—ｃｋａ＝）ｃｌａ为一条分类规则分类节点编号－－Ｃｕ分类节点编号ＥＮＤＩＦＥＮＤＥｎｄＭａｉｎＪＵＤＧＥ２（Ｃ）产从形式背景中选区一批训练数据，个数为Ｎ１＋，ＦＯＲ训练集中的每条记录ＴⅢｔＡＴＴＲＩＢＵｌ耻ＡＴＨＥＮＲＩＧ耵＝ＲＩＧＨＴ＋ｌＥＮＤⅢＮＥＸＴＴＥＮＤＩＦＥＮＤＪＵＤＧＥ２ＮＥＸＴＣ从上面的分析可以得出从概念格ＦＬ中提取分类规则的步骤如下：构造分类概念格；选择一定度量上的概念格节点；将类标号属性从概念格中提取出来，剩余的属性作为分类规则的前件。

５在ＬＡＭＯＳＴ中的应用在Ｐｅｎｔｉｕｍｍ．１．０ＧＣＰＵ，２５６Ｍ内存，Ｗｉｎｄｏｗｓ２０００操作系统，ＤＢＭＳ为ＯＲＡＣＬＥ９ｉ，用ＶｉｓｕａｌＢａｓｉｃ６．０实现了设计与实现了基于概念格的恒星光谱数据分类规则挖掘系统。

选用恒星光谱数据为数据集，经过以下预处理后构成该系统中的分类形式背景，１）选定间隔为２０的２００个波长３５１０，３５３０，…，８３３０Ａ作为条件属性集，并依据流量、峰宽和形状，将每个波长离散化为十三种值；２）恒星分类的七种类别Ａ、Ｂ、Ｆ、Ｇ、Ｋ、Ｍ、ｏＹ乍为类标号属性。

提取分类规则的方法如下：１）将离散化后的恒星天体光谱数据作为形式背景进行分类规则的提取，首先随机选择一部分数据构造分类概念格。

将分类概念格节点的内涵分为两部分：第一部分为类标号属性，作为分类规则的后件；第二部分为概念格节点出去类标号属性的部分，作为分类规则的前件。

２）类规则的精度通过选择剩余数据作为训练集合，通过将光谱的属性与规则的前件比较，选定一定支持度之上的分类规则，分类规则的正确性通过剩余的数据进行测试。

图２分类形式背景图３分类规则图２为该系统预处理后形成的分类形式背景，图３是分类支持度在３．１０之问所提取出的分类规则，共提取出１７３８条。

分类号：____________ 密 级：______________ ＵＤＣ：____________ 单位代码：______________安徽工业大学硕士学位论文论文题目：概念格相关理论研究学 号：20070157作 者：张伟计算机应用技术专业名称：________________________2010年6月8日安徽工业大学硕士学位论文概念格相关理论研究论文题目：Research The Theory of Concept Lattices作者：张伟学院：计算机学院指导教师：杨思春单位：计算机学院论文提交日期：2010年6月8日学位授予单位：安徽工业大学安徽马鞍山243002独 创 性 说 明本人郑重声明：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得研究成果。

尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得安徽工业大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。

与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。

签名日期：____________关于论文使用授权的说明本人完全了解安徽工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文,保密的论文在解密后应遵循此规定。

签名导师签名日期：____________摘 要形式背景是一个三元组，由对象集、属性集以及对象和属性之间关系所构成。

概念格是根据形式背景中对象和属性之间的二元关系建立的一种数据结构，格中每个节点都是一个概念。

概念格适合作为规则发现的基础性数据结构用来发现规则性知识。

本文首先对概念格上的偏序集和序同构关系进行了研究。

已有文献在形式背景Z=(U,A,I)的对象集U、属性集A以及U∪A上定义了偏序关系，证明了偏序集(U, ≤)与对象概念集合(γ(U),≤)之间或偏序集(A,≤)与属性概念集合(μ(A),≤)之间存在序同构关系，给出了一种构造γ(U)或μ(A)中所有概念的内涵和外延的方法。

概念格上的近似概念
概念格理论是一种用于表示概念之间关系的数学工具。

在概念格模型中，每个概念都被看作一个节点，并按照它们之间的包含关系构成一张有向图。

这种图的顶部是一个包含所有概念的顶级节点（称为全集），底部是一个只包含一个元素的节点（称为最小元）。

概念格模型可以用于表达知识、分类等方面。

在概念格上，近似概念是指在一个概念格中，某个概念的定义并不十分确定，但可以通过与其他概念的包含关系进行比较来进行近似描述。

例如，在一个动物概念格中，有可能存在一些概念，它们的定义并不十分清晰，但可以通过与其他概念的包含关系来描述。

比如，一个“类猫动物”的概念可能不够明确，但可以认为它是介于“类猫科动物”和“类犬动物”之间的一个近似概念。

近似概念的概念格理论有助于解决现实世界中不确定性和模糊
性的问题。

通过建立近似概念的概念格模型，可以更好地描述和处理知识，使得概念之间的关系更为准确和清晰。

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⦾大数据与云计算⦾随着数据挖掘领域的发展，关联规则的可视化作为一种重要的知识发现和模式识别方法，已经成为一个重要的研究方向。

现有的机器学习方法虽然能够从大量的原始数据中提炼出关键信息，但是这些信息只有在经过人们的理解并产生最后的决策的时候才能真正体现它们的价值，而可视化恰恰能帮人们完成这最重要的一点。

数据可视化是通过可视化技术把原始数据之间不容易被人发现的数据关系给表示出让人易于发现的模式，关联规则作为一种重要的规则，表现数据之间的相关关系，帮助用户进行数据分析。

概念格是一种在海量数据中提取关联信息的工具，概念格的生成过程其实就是概念聚类的过程，通过生成Hasse图能够直观表示出以概念格为背景的关联规则可视化杨葛英1，2，沈夏炯1，2，史先进1，张磊1，21.河南大学计算机与信息工程学院，河南开封4750042.河南大学河南省大数据分析与处理重点实验室，河南开封475004摘要：传统的关联规则表示方法无法展示概念之间的本质关系，缺少对概念层面的认识，忽略了知识发现结果的共享等问题，而概念格作为一种能够生动简洁地体现概念之间泛化和例化关系的数据结构，在对关联规则可视化和发现潜在知识方面也有着独特的优势。

提出了以概念格为背景的关联规则可视化方法，以概念为查找单元，在概念格中寻找需要展示的关联规则路径，将属性之间的关联关系扩展到概念层面，并给出了相对应的多模式规则的可视化的策略与算法。

结合某校图书馆借书记录数据，进行关联规则分析与可视化实现。

实验结果表明，该可视化方法在知识发现和共享方面具有良好的效果。

关键词：概念格；关联规则；泛化和例化；知识发现；可视化文献标志码：A中图分类号：TP391doi：10.3778/j.issn.1002-8331.2002-0368Visualization of Association Rules in Context of Concept LatticesYANG Geying1，2,SHEN Xiajiong1，2,SHI Xianjin1,ZHANG Lei1，21.School of Computer and Information Engineering,Henan University,Kaifeng,Henan475004,China2.Henan Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing,Kaifeng,Henan475004,ChinaAbstract：Traditional rule representation methods cannot show the nature of the relationship between concepts,the lack of understanding of the concept hierarchy,ignoring the problem such as sharing the results of knowledge discovery,and concept lattice as a data structure can succinctly vivid embodiment of generalization and instantiated in the relationship between the concepts,in terms of knowledge visualization and association rules found potential also has a unique advantage. This paper proposes an association rule visualization method with concept lattice as the background,takes concept lattice as the search unit,looks for the association rule path to be displayed in concept lattice,extends the association relation between attributes to the conceptual level,and gives the corresponding visualization strategy and algorithm of multi-pattern rules.Finally,the association rules are analyzed and visualized based on the library data.Experimental results show that the visualization method is effective in knowledge discovery and sharing.Key words：concept lattice;association rules;generalization and instantiated;knowledge discovery;visualization基金项目：国家自然科学基金（61402149）；河南省科技厅科技攻关计划基金（182102110065，182102210238）；河南省高等学校青骨干教师培养计划（2019GGJS040）。

概念格构造算法（综述）
概念格⾃理论提出⾄今发展了近30年，已经成功应⽤于多个研究领域，如数据挖掘、机器学习、知识发现、软件⼯程、知识⼯程以及信息检索等。

概念格的构造算法是基于概念格的应⽤的关键。

现有的构造算法可以分为三类：批处理算法、渐进式算法和分布式算法，其中前两类是单机构造算法。

批处理算法是出现较早的⼀类构造算法，根据构造格的不同⽅式，可分为三类，即⾃顶向下、⾃底向上和枚举。

⾃顶向下类算法⾸先构造格的最上层节点，再逐层向下，较经典的算法有Bordat算法；⾃底向上算法则相反，⾸先构造最底层的节点，再向上扩展，如Chein算法；枚举算法是根据给定数据集，按照⼀定的顺序枚举出所有的节点，然后再⽣成节点间的关系，代表算法有Ganter算法等。

这类算法都需要多遍扫描数据库。

渐进式算法，⼜称增量式算法。

这类算法的基本思想都是将当前要插⼊的记录和格中概念进⾏交运算，根据结果采取不同的处理⽅法，主要区别在连接边的⽅法。

经典的有Godin算法，T. B. Ho算法等。

由于时间性能优越，现有的⼤多数概念格系统都是基于这类算法搭建的。

随着数据规模的迅速增长，概念格的分布式构造成为重要的研究内容。

⽬前我正在做相关研究，过段时间，我会把我的⽅法和现⾏的其他分布式⽅法做个对⽐，⼀起介绍给⼤家。

概念格构造算法的现状与发展前景作者：郑金英滕春霞来源：《硅谷》2011年第22期摘要：形式概念分析理论中的核心数据结构概念格，由于其良好的数学性质，使得其已经被广泛的应用于许多领域，如软件工程、数据库中知识的发现、数据挖掘、网络搜索、web 文本聚类等，通过概括的介绍概念格近来的主要发展及其经典的构造算法，并由此介绍一下概念格的发展前景。

关键词：概念格；构造算法；发展前景中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2011）1120018－010 引言自从20世纪80年代德国的Wille教授提出了形式概念分析后，经过三十多年的发展，概念格作为形式概念分析中的核心，其的构造算法引起了学者们的高度关注与研究。

基于二元关系而构造的概念格，它不仅描述了事物和事物属性之间的联系，还表明了事物之间泛化和特化的关系，而与它所对应的Hasse图则实现了数据之间关系的可视化。

它作为知识的一种表现形式，不仅有助于在数据中挖掘的各种有用的规则。

同样在知识发现的领域中，概念格是从数据的各种关系中构造出来的，我们可以从形成的概念格上提取各种我们所需的各种知识如：关联规则或蕴涵规则等；对于我们日常的信息检索，概念格可以对信息进行有机的组织并且将其有条理的将其输出来，同时还能将一些无用的信息滤掉；而且还有一些学者指出，概念格将来会在生命科学等领域有重大的应用。

概念格的构造算法是概念格研究的基础，就是因为这样它被称为当前研究的热点之一。

现在主要的概念格构造算法可以分为三大类：批处理构造算法、渐进式构造算法和并行构造算法（也可以称为分布式算法）。

其中前两类的构造算法是单机构造算法，这三种不同的构造算法性能和适应性都存在着差异。

但随着当今数据规模的迅速增长，概念格的分布式构造算法成为重要的研究算法。

此外，国外的许多学者还利用图论来构造概念格，如国外的研究学者Anne Berry将形式背景构造成了二部图，并利用图案的思想生成概念，他还利用无向图中的相关结论解决了概念格的生成问题。

概念格是一种用于数据分析和知识发现的重要工具，它可以帮助人们在数据中快速发现潜在的规律和关联，进而为决策提供依据。

而快速构造算法是一种用于构建概念格的高效算法，它在处理大规模数据时具有较好的性能表现。

本文将探讨概念格的快速构造算法及其在实际应用中的价值和意义。

一、概念格的基本概念及应用场景1.1 概念格的概念概念格是由法国数学家Begrès在20世纪初提出的一种概念表示方法，它可以将数据集中的对象和属性转化为一个交互的概念结构。

概念格由概念和概念之间的关系组成，可以以图形的方式呈现出来，有助于理解和分析数据之间的关系。

1.2 概念格的应用场景概念格在数据挖掘、知识发现、决策支持等领域被广泛应用。

在医疗领域，可以利用概念格分析患者的病历数据，发现疾病之间的关联和规律；在金融领域，可以利用概念格分析客户的交易行为，识别潜在的欺诈风险。

二、概念格的快速构造算法2.1 基于属性增长的算法基于属性增长的算法是一种常见的概念格构造算法，它从数据集中逐步增加属性，构建概念格的过程中只考虑当前对象集合和属性集合的支撑关系，属于一种自底向上的构造方法。

2.2 基于对象约简的算法基于对象约简的算法是另一种常见的概念格构造算法，它从数据集中逐步约简对象，构建概念格的过程中只考虑当前属性集合和对象集合的支撑关系，属于一种自顶向下的构造方法。

2.3 快速构造算法的意义和价值快速构造算法可以大幅提高概念格构造的效率和性能，特别是在处理大规模数据时，传统的构造方法往往效率低下。

快速构造算法在实际应用中具有重要的意义和价值，可以帮助人们更快速地发现数据中的潜在关系和规律，为决策提供更可靠的依据。

三、概念格的快速构造算法在实际应用中的探索与应用3.1 概念格的快速构造算法在医疗领域的应用在医疗领域，概念格的快速构造算法可以帮助医生分析患者的病历数据，发现不同疾病之间的关联和规律，进而为临床诊断和治疗提供依据。

快速构造算法的高效性能可以帮助医生在较短的时间内分析大量的病历数据，为医疗决策提供及时支持。

一种面向对象的概念格分层构造算法近年来，随着信息技术的不断发展，人们对于数据的处理和分析需求越来越高。

作为数据的一种表示方法，概念格一直被广泛运用于数据挖掘和知识发现中。

然而，在实际应用中，概念格的规模往往非常巨大，传统的构造算法难以处理。

为了应对这一问题，本文提出了一种面向对象的概念格分层构造算法，以期在对大规模数据进行处理时提高构造效率。

首先，我们需要对概念格的基本概念有一定的了解。

概念格是用来表示事物之间关系的一种数学结构。

通过概念格，我们可以得出不同概念之间的包含关系，并从中挖掘出有用的信息。

在概念格中，每个概念都由一个对象集合和它们的属性构成，这些对象构成了概念格中的节点，并形成了一个具有层次结构的网格。

传统的概念格构造算法是基于关系表的扫描和搜索实现的，但在面对大规模数据时效率较低。

因此，我们提出了一种新的构造算法，即面向对象的概念格分层构造算法。

该算法旨在提高概念格的构造效率，并减少存储空间的占用。

该算法具体实现如下：首先，我们将所有对象按照条件属性进行分类，每个类别构成一个基本概念。

然后，将这些基本概念依次进行组合，生成新的概念。

在组合过程中，我们将具有相同超越基的概念归为一类，从而生成同一层次的概念格节点。

通过将概念按照层次结构组织，图的规模被大大压缩，从而提高了构造效率。

值得注意的是，该算法所生成的概念格并不一定是完整的，但它仍能满足大部分实际应用的需求。

因为在实际应用中，我们往往只关注某些重要的概念，而忽略了其他不重要的概念。

而这些不重要的概念，在对大规模的数据进行处理时，往往会导致计算资源的浪费。

因此，采用面向对象的概念格分层构造算法可以更好地满足实际应用的需求，提高数据处理的效率。

综上所述，本文介绍了一种面向对象的概念格分层构造算法。

该算法将对象分类并依次组合，采用分层结构的方式生成概念格，从而提高了构造效率，减少了存储空间的占用，并满足了实际应用的需求。

在今后的研究中，我们将进一步探讨该算法在大数据环境下的应用，并不断优化算法的实现方式。

ｙ７３９＇０７河南大学硕士学位论文第１页摘要传统的搜索引擎在进行搜索时会带来一些问题，比如查询信息过多或者不容易找到查询的相关信息等，解决这～问题的有效方法是研究智能搜索引擎，进行智能化查询。

由于形式概念分析中的概念格有良好的数学性质、适合批处理和能表示概念之间的关系等特点，我们认为概念格模型是解决搜索引擎进行智能搜索问题时的一种非常理想的工具。

考虑到需要处理大量的数据，我们应用了分布式概念格模型。

本文的目的也就是分析概念格的数学模型，研究其数学性质，对概念格的构造算法进行探讨，为概念格的分布式存储和并行运算提供理论基础，从而进一步将概念格应用于智能搜索引擎。

本文内容如下：（１）介绍了传统搜索引擎的缺陷，以及引入智能搜索引擎的必要性和可行性，并且认为可以将概念格模型应用于智能搜索引擎的开发。

（２）介绍了概念格的数学基础，包括与概念格模型相关的序论和格论中的一些定义。

给出了两类概念格的建造算法，即批处理算法和渐进式构造算法，并就经典的批处理算法如Ｂｏｒｄａｔ，Ｃｈｅｉｎ算法，经典的渐进式构造算法ｊ１１］Ｇｏｄｉｎ算法做了详细介绍，而且给出了改进的Ｇｏｄｉｎ算法。

（３）给出了分布式概念格的数学模型，重点讨论了在分布式概念格的数学模型下，外延独立的两个同域概念格的并运算，研究高效的合并两个同域概念格的算法。

并对概念格的算法级并行构造作了介绍，介绍了并行计算的特点与现状，并详细分析了一种并行构造算法。

（４）就如何从不同的数据源中抽取出形式背景作了简单的探讨，主要对关系数据表和ＸＭＬ两种类型的数据来抽取形式背景，详细介绍了关系型数据和ＸＭＬ类型的数据的形式背景抽取方法。

（５）针对基于ＦＣＡ的智能搜索引擎作了探讨，分析搜索引擎的特点以及智能下雌Ｃ｛：了第１Ｉ页河南大学硕士学位论文搜索引擎的引入的必要性和把ＦＣＡ应用于智能搜索引擎的可行性，找出ＦｃＡ应用于智能搜索引擎中所要解决的两个关键问题并给出解决方案。

关键词：形式概念分析，概念格，分布式概念格，智能搜索引擎河南大学硕士学位论文第１Ｉｌ页ＡｂｓｔｒａｃｔＵｓｉｎｇｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｓｅａｒｃｈｅｎｇｉｎｅｓｍａｙｃａａｓｅｓｏｍｅｐｒｏｂｌｅｍｓ．ｓｕｃｈａｓｓｃａｎｎｉｎｇｔｏｏｍｕｃｈｉｒｒｅｌｅｖａｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｒｓｃａｎｎｉｎｇｌｉｔｔｌｅｒｅｌｅｖａｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｓｅｐｒｏｂｌｅｍｓ，ｗｅｔｒｙｔｏｆｒｅｄｓｏｍｅｅｆｆｉｃｉｅｎｔｗａｙｓ．Ｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｗａｙｉｓｕｓｉｎｇｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｅａｒｃｈｅｎｇｉｎｅ．ＩｎＦｏｒｍａｌＣｏｎｃｅｔｐＡｎａｌｙｓｅ，ｃｏｎｃｅｐｔｌａｔｔｉｃｅｈａｓｇｏｏｄｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｓａｎｄｉｓｓｕｉｔａｂｌｅｆｏｒｂａｔｃｈｉｎｇａｎｄｃａｎｂｅｄｅｎｏｔｅｄｒｅｌａｔｉｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎｃｏｎｃｅｐｔｓ，ＳＯｃｏｎｃｅｐｔｌａｔｔｉｃｅｍｏｄｅｌｉｓａｎａｄｍｉｒａｂｌｅｔｏｏｌｗｈｉｌｅｄｏｉｎｇｓｅａｒｃｈｏｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｅａｒｃｈｅｎｇｉｎｅ．ＣｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈａｔＷｅｈａｖｅｔｏｐｒｏｃｅｓｓａｌｏｔｏｆｄａｔａ，ｗｅｃｈｏｏｓｅｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｃｏｎｃｅｐｔｌａｔｔｉｃｅｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅａｉｍｏｆｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓｔｏｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｓｏｆｃｏｎｃｅｐｔｌａｔｔｉｃｅ，ｓｔｕｄｙｉｔｓｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ，ｄｉｓｃｕｓｓｔｈｅｌａｔｔｉｃｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ａｎｄｐｒｏｖｉｄｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｆｏｒｉｔｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｓｔｏｒａｇｅａｎｄｐａｒａｌｌｅｌｄｏｓｏｍｅｐｒｅｐａｒａｔｏｒｙｓｅａｒｃｈＯｌｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｆｏｌｌｏｗｉｎｇｔｈｅｓｅｓｔｅｐｓ，Ｗｅｗｉｌｌｓｅａｒｃｈｅｎｇｉｎｅ．（１）ＴｈｅｄｅｆｅｃｔｓｉｎｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｓｅａｒｃｈｅｎｇｉｎｅｓｙｓｔｅｍａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｅｎｅｃｅｓｓａｒｉｔｙａｎｄｔｈｅｐｏｓｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｅａｒｃｈＥｎｇｉｎｅ．ＩｔａｌｓｏａｐｐｅａｒｓｔｈａｔｃｏｎｃｅｐｔｍｏｄｅｌｃａｒｔｂｅｒｅａｄｉｌｙａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｈｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｅａｒｃｈＥｎｇｉｎｅ．（２）Ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔｌａｔｔｉｃｅａｎｄｓｏｍｅｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎｓｉｎｌａｔｔｉｃｅｔｈｅｏｒｙ聃ｓａｍｅａｓｃｏｎｃｅｐｔｍｏｄｅｌｒｅｌａｔｅｄｏｒｄｅｒｔｈｅｏｒｙ．Ｗｅｇｉｖｅｔｗｏｋｉｎｄｓｏｆｌａｔｔｉｃｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ：ｂａｔｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｎｄｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ｔｈｅｄｅｔａｉｌｓｏｆｃｌａｓｓｉｃａｌｂａｔｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｓｕｃｈａｓＢｏｒｄａｔａｎｄＣｈｅｉｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ａｎｄｃｌａｓｓｉｃａｌｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｓｕｃｈａｓＧｏｄｉｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｐａｒｔｉｃｕｌａｒｌｙ，ｍｏｒｅｏｖｅｒ，ｐｒｏｐｏｓｅａｌｌｉｍｐｒｏｖｅｄＧｏｄｉｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ．（３）Ｗｅｂｕｉｌｄａｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｃｏｎｃｅｐｔｌａｔｔｉｃｅａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｔｈｅ第１Ｖ页河南大学硕士学位论文ｕｎｉｏｎｏｐｅｒａｔｉｏｎｔｏｃｏｍｂｉｎｅｔｗｏｅｘｔｅｎｔｉｏｎ—ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｓａｍｅｆｉｅｌｄｌａｔｔｉｃｅｓ，ａｎｄｂｅｓｉｄｅｓ，ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｃｏｎｃｅｐｔｌａｔｔｉｃｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｎｄｉｔｓｐａｒａｌｌｅｌｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ．Ａｌｓｏ，ｇｉｖｅａｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｓａｎｄｔｈｅａｃｔｕａｌｉｔｙｏｆｐａｒａｌｌｅｌｃａｌｃｕｌａｔｅｗｉｔｌｌａｎｅｘｈａｕｓｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｏｎｅｏｆｔｈｅｐａｒａｌｌｅｌｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．（４）ＤｉｓｃｕｓｓｈｏｗｔｏｅｘｔｒａｃｔＦｏｒｍａｌＣｏｎｃｅｐｔｆｒｏｍｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄａｔａｓｏｕｒｃｅｓ．ＭａｉｎｌｙｆｒｏｍＲｅｌａｔｉｏｎＤａｔａｂａｓｅｔａｂｌｅｓａｎｄＸＩｖｌＬ．（５）ＤｉｓｃｕｓｓｔｈｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｅａｒｃｈＥｎｇｉｎｅｂａｓｅｄｏｎＦＣＡａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｓｏｆｔｈｅｒｏｕｔｉｎｅｓｅａｒｃｈｅｎｇｉｎｅｓａｎｄｔｈｅｎｅｅｅｓｓａｒｉｔｙｏｆｔｈｅｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｅａｒｃｈＥｎｇｉｎｅ，ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅｔｈｅｐｏｓｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＦＣＡｔｏｉｔ。