Keeping in view the expediency of soft sets in algebraic structures and as a mathematical approach to vagueness, in this paper the concept of lattice ordered soft near rings is introduced. Different properties of lattice ordered soft near rings by using some operations of soft sets are investigated. The concept of idealistic soft near rings with respect to lattice ordered soft near ring homomorphisms is deliberated.
Yixuan Yang;Doo-Soon Park;Fei Hao;Sony Peng;Hyejung Lee;Min-Pyo Hong
Journal of Information Processing Systems
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제19권2호
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pp.189-202
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2023
In the era marked by information inundation, social network analysis is the most important part of big data analysis, with clique detection being a key technology in social network mining. Also, detecting maximal balance clique in signed networks with positive and negative relationships is essential. In this paper, we present two algorithms. The first one is an algorithm, MCDA1, that detects the maximal balance clique using the improved three-way concept lattice algorithm and object-induced three-way concept lattice (OE-concept). The second one is an improved formal concept analysis algorithm, MCDA2, that improves the efficiency of memory. Additionally, we tested the execution time of our proposed method with four real-world datasets.
In cancer genome studies, the annotation of newly detected oncogene/tumor suppressor gene candidates is a challenging process. We propose using concept lattice analysis for the annotation and interpretation of genes having candidate somatic mutations in whole-exome sequencing in acute myeloid leukemia (AML). We selected 45 highly mutated genes with whole-exome sequencing in 10 normal matched samples of the AML-M2 subtype. To evaluate these genes, we performed concept lattice analysis and annotated these genes with existing knowledge databases.
지식기반 환경의 변화와 더불어 이-러닝은 매우 보편화된 교수.학습 방법의 하나가 되었으며, 이와 관련한 여러 연구들이 진행되고 있다. 이-러닝의 주요 연구 분야 중의 하나는 학습자의 다양한 상황들을 반영하여 학습자 개개인의 특징에 맞게 학습내용을 지원하기 위한 적응형 학습 시스템에 관한 연구이다. 이와 관련하여 최근에는 적응적 학습내용을 보다 효과적으로 지원하기 위하여 온톨로지를 기반으로 한 적응형 학습 시스템에 대한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 FCA의 개념 망을 기반으로 온톨로지의 접근 방법과 목적은 같이하지만, 특정 영역의 학습에 적합한 사용자가 보다 자유롭고 쉽게 자신의 적응형 학습 시스템을 구축하여 사용할 수 있는 적응형 학습 시스템을 설계하여 제안한다. 제안된 시스템은 학습영역에 존재하는 학습객체와 학습개념들 사이의 연관 관계에 따라 이들을 개념 망 구조 안에 자동으로 계층화한다. 또한 학습자의 지식수준, 학습선호도, 학습스타일 및 학습개념의 학습상태에 따라 개념 망 학습구조를 적응적으로 구성하여 제시한다.
Fuzzy Formal Concept Analysis (FCA) is a mathematical tool for the effective representation of imprecise and vague knowledge. However, with a large number of formal concepts from a fuzzy context, the task of knowledge representation becomes complex. Hence, knowledge reduction is an important issue in FCA with a fuzzy setting. The purpose of this current study is to address this issue by proposing a method that computes the corresponding crisp order for the fuzzy relation in a given fuzzy formal context. The obtained formal context using the proposed method provides a fewer number of concepts when compared to original fuzzy context. The resultant lattice structure is a reduced form of its corresponding fuzzy concept lattice and preserves the specialized and generalized concepts, as well as stability. This study also shows a step-by-step demonstration of the proposed method and its application.
Along with the rapid development of the database technology, as well as the widespread application of the database management systems are more and more large. Now the data mining technology has already been applied in scientific research, financial investment, market marketing, insurance and medical health and so on, and obtains widespread application. We discuss data mining technology and analyze the questions of it. Therefore, the research in a new data mining method has important significance. Some literatures did not consider the differences between attributes, leading to redundancy when constructing concept lattices. The paper proposes a new method of uncertain data mining based on the concept lattice of connotation difference degree (c_diff). The method defines the two rules. The construction of a concept lattice can be accelerated by excluding attributes with poor discriminative power from the process. There is also a new technique of calculating c_diff, which does not scan the full database on each layer, therefore reducing the number of database scans. The experimental outcomes present that the proposed method can save considerable time and improve the accuracy of the data mining compared with U-Apriori algorithm.
Similarity searching is a basic issue in information processing because of the large size of formal contexts and their complicated derivation operators. Recently, some researchers have focused on knowledge reduction methods by using granular computing. In this process, suitable information granules are vital to characterizing the quantities of attributes and objects. To address this problem, a novel approach to obtain an entropy-weighted concept lattice with inclusion degree and similarity distance (ECLisd) has been proposed. The approach aims to compute the combined weights by merging the inclusion degree and entropy degree between two concepts. In addition, another method is utilized to measure the hierarchical distance by considering the different degrees of importance of each attribute. Finally, the rationality of the ECLisd is validated via a comparative analysis.
A concept of crash energy absorbing (CEA) lattice structure for an inflatable morphing vehicle body (Lee et al. 2008) has been investigated as a method of providing rigidity and energy absorption capability during a vehicular collision (Lee et al. 2007). A modified analytical model for the CEA lattice structure design is described in this paper. The modification of the analytic model was made with a stiffness approach for the elastic region and updated plastic limit analysis with a pure plastic bending deformation concept and amended elongation factors for the plastic region. The proposed CEA structure is composed of a morphing lattice structure with movable thin-walled members for morphing purposes, members that will be locked in designated positions either before or during the crash. What will be described here is how to model the CEA structure analytically based on the energy absorbed by the CEA structure.
In order to research the logical system whose propositional value is given in a lattice, Y. Xu [4] proposed the concept of lattice implication algebras, and discussed their some properties in [3] and [4]. Y. Xu and K. Qin [5] introduced the notions of filter and implicative filter in a lattice implication algebra, and investigated their properties. In this paper, in the first place, we give an equivalent condition of a filter, and provide some equivalent conditions that a filter is an implicative filter in a lattice implication algebra. By using these results, we construct an extension property for implicative filter.
개인정보관리 시스템의 궁극적인 목표는 개인이 필요로 하는 정보를 수집하고 처리하여 보다 간편하고 효율적인 방법으로 정보를 검색할 수 있도록 조직화하여 관리하는데 있다. 그러나 기존의 개인정보관리 시스템은 자료 저장을 위해 전통적인 계층적 디렉터리 모델을 사용하고 있기 때문에 효율적인 정보관리 및 검색에 한계가 있으며 정보의 연관 관계에 의한 검색이 어렵다는 문제점을 가진다. 이러한 문제점들을 개선하기 위해 본 논문에서는 개인이 필요로 하는 문서를 웹상에서 쉽게 관리하고 유지할 수 있는 더불어 관리된 문서를 쉽게 검색할 수 있는 개인정보관리 메커니즘을 기계학습의 한 기법이 Fornal Concept Analysis의 개념망 모델을 이용하여 제안한다. 실험 결과는 제안된 방법이 계층적인 트리 구조의 단점을 극복하고 제한된 검색을 넘어 개념들 사이의 연관 관계에 의한 검색을 지원할 뿐만 아니라 검색 성능에 있어 계층적인 구조를 기반으로 하는 시스템보다 더 유용한 방법임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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