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Erschienen in:
Formal Concept Analysis and Extensions for Complex Data Analytics Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

4. Analysis of Complex and Heterogeneous Data Using FCA and Monadic Predicates

verfasst von : Karell Bertet, Christophe Demko, Salah Boukhetta, Jérémy Richard, Cyril Faucher

Erschienen in: Complex Data Analytics with Formal Concept Analysis

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this article, we recall the NextPriorityConcept algorithm we developed to study concept lattices using first-order monadic predicates. This new approach unifies and simplifies the pattern structure theory proposing to immerse context objects in a dedicated predicate space having the properties of an inference system. This way of managing objects and attributes (monadic predicates) joins the concepts developed in the theory of generalized convex structures, in particular that of half-spaces. We show how this paradigm can be used for boolean, categorized, numerical, character string and sequential data on well-known examples of literature in order to generate lattices whose size is controlled by the user’s choices.

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Fußnoten
Literatur
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Metadaten
Titel
Analysis of Complex and Heterogeneous Data Using FCA and Monadic Predicates
verfasst von
Karell Bertet
Christophe Demko
Salah Boukhetta
Jérémy Richard
Cyril Faucher
Copyright-Jahr
2022
Buch
Complex Data Analytics with Formal Concept Analysis

Print ISBN: 978-3-030-93277-0

Electronic ISBN: 978-3-030-93278-7

Copyright-Jahr: 2022

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-93278-7_4