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02.01.2019 | Original Article

Attribute reduction and rule acquisition of formal decision context based on object (property) oriented concept lattices

Zeitschrift:
International Journal of Machine Learning and Cybernetics
Autoren:
Keyun Qin, Bo Li, Zheng Pei
Wichtige Hinweise

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

The study of concept lattices, property oriented concept lattices and object oriented concept lattices provides complementary conceptual structures, which can be used to search, analyze and extract information from data sets. This paper is devoted to the study of rule acquisition and attribute reduction of formal decision context. Based on object oriented concepts and property oriented concepts, the notions of object oriented decision rules and property oriented decision rules are proposed. By using some equivalence relations on the set of extents of the related conditional concept lattices and decision concept lattices, the rule acquisition methods are presented. The attribute reduction approaches for formal decision context to preserve the object oriented decision rules and property oriented decision rules are put forward by using discernibility attributes.

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