914 resultados para Formal concept analysis
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Concept exploration is a knowledge acquisition tool for interactively exploring the hierarchical structure of finitely generated lattices. Applications comprise the support of knowledge engineers by constructing a type lattice for conceptual graphs, and the exploration of large formal contexts in formal concept analysis.
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In this paper, we discuss Conceptual Knowledge Discovery in Databases (CKDD) in its connection with Data Analysis. Our approach is based on Formal Concept Analysis, a mathematical theory which has been developed and proven useful during the last 20 years. Formal Concept Analysis has led to a theory of conceptual information systems which has been applied by using the management system TOSCANA in a wide range of domains. In this paper, we use such an application in database marketing to demonstrate how methods and procedures of CKDD can be applied in Data Analysis. In particular, we show the interplay and integration of data mining and data analysis techniques based on Formal Concept Analysis. The main concern of this paper is to explain how the transition from data to knowledge can be supported by a TOSCANA system. To clarify the transition steps we discuss their correspondence to the five levels of knowledge representation established by R. Brachman and to the steps of empirically grounded theory building proposed by A. Strauss and J. Corbin.
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Aim. The aim of this study was to describe, explore and explain the concept of sustainability in nursing. Background. Although researchers in nursing and medicine have emphasised the issue of sustainability and health, the concept of sustainability in nursing is undefined and poorly researched. A need exists for theoretical and empirical studies of sustainability in nursing. Design. Concept analysis as developed by Walker and Avant. Method. Data were derived from dictionaries, international healthcare organisations and literature searches in the CINAHL and MEDLINE databases. Inclusive years for the search ranged from 1990 to 2012. A total of fourteen articles were found that referred to sustainability in nursing. Results. Sustainability in nursing involves six defining attributes: ecology, environment, future, globalism, holism and maintenance. Antecedents of sustainability require climate change, environmental impact and awareness, confidence in the future, responsibility and a willingness to change. Consequences of sustainability in nursing include education in the areas of ecology, environment and sustainable development as well as sustainability as a part of nursing academic programs and in the description of the academic subject of nursing. Sustainability should also be part of national and international healthcare organisations. The concept was clarified herein by giving it a definition. Conclusion. Sustainability in nursing was explored and found to contribute to sustainable development, with the ultimate goal of maintaining an environment that does not harm current and future generations' opportunities for good health. This concept analysis provides recommendations for the healthcare sector to incorporate sustainability and provides recommendations for future research.
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Mode of access: Internet.
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Ferr?, S. and King, R. D. (2004) BLID: an Application of Logical Information Systems in Bioinformatics. In P. Eklund (editor), 2nd International Conference on Formal Concept Analysis (ICFCA), Feb 2004. LNCS 2961, Springer.
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In the analysis of relations among the elements of two sets it is usual to obtain different values depending on the point of view from which these relations are measured. The main goal of the paper is the modelization of these situations by means of a generalization of the L-fuzzy concept analysis called L-fuzzy bicontext. We study the L-fuzzy concepts of these L-fuzzy bicontexts obtaining some interesting results. Specifically, we will be able to classify the biconcepts of the L-fuzzy bicontext. Finally, a practical case is developed using this new tool.
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A retrieval model describes the transformation of a query into a set of documents. The question is: what drives this transformation? For semantic information retrieval type of models this transformation is driven by the content and structure of the semantic models. In this case, Knowledge Organization Systems (KOSs) are the semantic models that encode the meaning employed for monolingual and cross-language retrieval. The focus of this research is the relationship between these meanings’ representations and their role and potential in augmenting existing retrieval models effectiveness. The proposed approach is unique in explicitly interpreting a semantic reference as a pointer to a concept in the semantic model that activates all its linked neighboring concepts. It is in fact the formalization of the information retrieval model and the integration of knowledge resources from the Linguistic Linked Open Data cloud that is distinctive from other approaches. The preprocessing of the semantic model using Formal Concept Analysis enables the extraction of conceptual spaces (formal contexts)that are based on sub-graphs from the original structure of the semantic model. The types of conceptual spaces built in this case are limited by the KOSs structural relations relevant to retrieval: exact match, broader, narrower, and related. They capture the definitional and relational aspects of the concepts in the semantic model. Also, each formal context is assigned an operational role in the flow of processes of the retrieval system enabling a clear path towards the implementations of monolingual and cross-lingual systems. By following this model’s theoretical description in constructing a retrieval system, evaluation results have shown statistically significant results in both monolingual and bilingual settings when no methods for query expansion were used. The test suite was run on the Cross-Language Evaluation Forum Domain Specific 2004-2006 collection with additional extensions to match the specifics of this model.
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Dans cette thèse, nous présentons les problèmes d’échange de documents d'affaires et proposons une méthode pour y remédier. Nous proposons une méthodologie pour adapter les standards d’affaires basés sur XML aux technologies du Web sémantique en utilisant la transformation des documents définis en DTD ou XML Schema vers une représentation ontologique en OWL 2. Ensuite, nous proposons une approche basée sur l'analyse formelle de concept pour regrouper les classes de l'ontologie partageant une certaine sémantique dans le but d'améliorer la qualité, la lisibilité et la représentation de l'ontologie. Enfin, nous proposons l’alignement d'ontologies pour déterminer les liens sémantiques entre les ontologies d'affaires hétérogènes générés par le processus de transformation pour aider les entreprises à communiquer fructueusement.
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Traditionnellement, les applications orientées objets légataires intègrent différents aspects fonctionnels. Ces aspects peuvent être dispersés partout dans le code. Il existe différents types d’aspects : • des aspects qui représentent des fonctionnalités métiers ; • des aspects qui répondent à des exigences non fonctionnelles ou à d’autres considérations de conception comme la robustesse, la distribution, la sécurité, etc. Généralement, le code qui représente ces aspects chevauche plusieurs hiérarchies de classes. Plusieurs chercheurs se sont intéressés à la problématique de la modularisation de ces aspects dans le code : programmation orientée sujets, programmation orientée aspects et programmation orientée vues. Toutes ces méthodes proposent des techniques et des outils pour concevoir des applications orientées objets sous forme de composition de fragments de code qui répondent à différents aspects. La séparation des aspects dans le code a des avantages au niveau de la réutilisation et de la maintenance. Ainsi, il est important d’identifier et de localiser ces aspects dans du code légataire orienté objets. Nous nous intéressons particulièrement aux aspects fonctionnels. En supposant que le code qui répond à un aspect fonctionnel ou fonctionnalité exhibe une certaine cohésion fonctionnelle (dépendances entre les éléments), nous proposons d’identifier de telles fonctionnalités à partir du code. L’idée est d’identifier, en l’absence des paradigmes de la programmation par aspects, les techniques qui permettent l’implémentation des différents aspects fonctionnels dans un code objet. Notre approche consiste à : • identifier les techniques utilisées par les développeurs pour intégrer une fonctionnalité en l’absence des techniques orientées aspects • caractériser l’empreinte de ces techniques sur le code • et développer des outils pour identifier ces empreintes. Ainsi, nous présentons deux approches pour l’identification des fonctionnalités existantes dans du code orienté objets. La première identifie différents patrons de conception qui permettent l’intégration de ces fonctionnalités dans le code. La deuxième utilise l’analyse formelle de concepts pour identifier les fonctionnalités récurrentes dans le code. Nous expérimentons nos deux approches sur des systèmes libres orientés objets pour identifier les différentes fonctionnalités dans le code. Les résultats obtenus montrent l’efficacité de nos approches pour identifier les différentes fonctionnalités dans du code légataire orienté objets et permettent de suggérer des cas de refactorisation.
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Un système, décrit avec un grand nombre d'éléments fortement interdépendants, est complexe, difficile à comprendre et à maintenir. Ainsi, une application orientée objet est souvent complexe, car elle contient des centaines de classes avec de nombreuses dépendances plus ou moins explicites. Une même application, utilisant le paradigme composant, contiendrait un plus petit nombre d'éléments, faiblement couplés entre eux et avec des interdépendances clairement définies. Ceci est dû au fait que le paradigme composant fournit une bonne représentation de haut niveau des systèmes complexes. Ainsi, ce paradigme peut être utilisé comme "espace de projection" des systèmes orientés objets. Une telle projection peut faciliter l'étape de compréhension d'un système, un pré-requis nécessaire avant toute activité de maintenance et/ou d'évolution. De plus, il est possible d'utiliser cette représentation, comme un modèle pour effectuer une restructuration complète d'une application orientée objets opérationnelle vers une application équivalente à base de composants tout aussi opérationnelle. Ainsi, La nouvelle application bénéficiant ainsi, de toutes les bonnes propriétés associées au paradigme composants. L'objectif de ma thèse est de proposer une méthode semi-automatique pour identifier une architecture à base de composants dans une application orientée objets. Cette architecture doit, non seulement aider à la compréhension de l'application originale, mais aussi simplifier la projection de cette dernière dans un modèle concret de composant. L'identification d'une architecture à base de composants est réalisée en trois grandes étapes: i) obtention des données nécessaires au processus d'identification. Elles correspondent aux dépendances entre les classes et sont obtenues avec une analyse dynamique de l'application cible. ii) identification des composants. Trois méthodes ont été explorées. La première utilise un treillis de Galois, la seconde deux méta-heuristiques et la dernière une méta-heuristique multi-objective. iii) identification de l'architecture à base de composants de l'application cible. Cela est fait en identifiant les interfaces requises et fournis pour chaque composant. Afin de valider ce processus d'identification, ainsi que les différents choix faits durant son développement, j'ai réalisé différentes études de cas. Enfin, je montre la faisabilité de la projection de l'architecture à base de composants identifiée vers un modèle concret de composants.
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Implications between attributes can represent knowledge about objects in a specified context. This knowledge representation is especially useful when it is not possible to list all specified objects. Attribute exploration is a tool of formal concept analysis that supports the acquisition of this knowledge. For a specified context this interactive procedure determines a miminal list of valid implications between attributes of this context together with a list of objects which are counterexamples for all implications not valid in the context. This paper describes how the exploration can be modified such that it determines a mimimal set of implications that fills the gap between previously given implications (called background implications) and all valid implications. The list of implications can be simplified further if exceptions are allowed for the implications.
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Formal Concept Analysis allows to derive conceptual hierarchies from data tables. Formal Concept Analysis is applied in various domains, e.g., data analysis, information retrieval, and knowledge discovery in databases. In order to deal with increasing sizes of the data tables (and to allow more complex data structures than just binary attributes), conceputal scales habe been developed. They are considered as metadata which structure the data conceptually. But in large applications, the number of conceptual scales increases as well. Techniques are needed which support the navigation of the user also on this meta-level of conceptual scales. In this paper, we attack this problem by extending the set of scales by hierarchically ordered higher level scales and by introducing a visualization technique called nested scaling. We extend the two-level architecture of Formal Concept Analysis (the data table plus one level of conceptual scales) to many-level architecture with a cascading system of conceptual scales. The approach also allows to use representation techniques of Formal Concept Analysis for the visualization of thesauri and ontologies.
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In the last years, the main orientation of Formal Concept Analysis (FCA) has turned from mathematics towards computer science. This article provides a review of this new orientation and analyzes why and how FCA and computer science attracted each other. It discusses FCA as a knowledge representation formalism using five knowledge representation principles provided by Davis, Shrobe, and Szolovits [DSS93]. It then studies how and why mathematics-based researchers got attracted by computer science. We will argue for continuing this trend by integrating the two research areas FCA and Ontology Engineering. The second part of the article discusses three lines of research which witness the new orientation of Formal Concept Analysis: FCA as a conceptual clustering technique and its application for supporting the merging of ontologies; the efficient computation of association rules and the structuring of the results; and the visualization and management of conceptual hierarchies and ontologies including its application in an email management system.