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        一種新的不完備信息系統(tǒng)中極大相容塊的構造算法

        2010-09-20 06:28:10趙乃剛
        關鍵詞:特征文本情感

        趙乃剛

        (山西大同大學數(shù)學與計算機科學學院,山西大同037009)

        一種新的不完備信息系統(tǒng)中極大相容塊的構造算法

        趙乃剛

        (山西大同大學數(shù)學與計算機科學學院,山西大同037009)

        在不完備信息系統(tǒng)中以分層遞階的方式求取極大相容塊的構造算法,簡化了不完備信息系統(tǒng)中極大相容塊的求取過程.然而,該算法有一定不足之處,在求取極大相容塊的中間過程中,沒有進行非極大相容塊的去除,從而增加了算法的空間復雜度,所以該算法僅適用于小規(guī)模不完備信息系統(tǒng).基于這個缺點,提出了改進的極大相容塊求取算法,從而可以在較大規(guī)模的不完備信息系統(tǒng)中進行極大相容塊的求取.

        粗糙集 非完備信息系統(tǒng) 極大相容塊 空間復雜度

        文獻[1]提出的粗糙集理論模型對相容關系的結構進行深入分析,證明了極大相容塊是不完備信息系統(tǒng)中的最小知識顆粒,這就意味著,它可以為知識獲取提供更有效的計算,特別是對于大規(guī)模不完備信息系統(tǒng)而言.文獻[2]提出了在不完備信息系統(tǒng)中以分層遞階的方式求取極大相容塊的構造算法,從而簡化了極大相容塊的求取過程.然而,該算法有一定不足之處,在求取極大相容塊的中間過程中,沒有進行非極大相容塊的去除,從而增加了算法的空間復雜度,所以該算法不適用于較大規(guī)模不完備信息系統(tǒng)中極大相容塊的求取.基于這個缺點,本文提出了改進的極大相容塊求取算法,實現(xiàn)了在較大規(guī)模不完備信息系統(tǒng)中進行極大相容塊的求取.

        1 相關基本概念

        我們知道,一個信息系統(tǒng)是一個有序三元組S= (U,AT,f),這里U是由對象組成的有限非空集,AT是由屬性組成的有限非空集,對于任意的a∈AT,fa∶U→Va,其中,Va被稱為屬性a的值域.這里,假定一個對象x∈U在一個屬性a下只取一個值,如果屬性a的值缺失,則用“*”表示該缺失值.對于一個信息系統(tǒng),如果對于任意的對象x∈U沒有缺失的屬性值,則稱這個信息系統(tǒng)是完備的,否則它被稱為是不完備的.

        定義1[1]設S=(U,AT,f)是不完備信息系統(tǒng),P?AT是一個屬性子集,X?U是一個對象子集,稱X關于P是相容的,如果對任意的x,y∈X有(x, y)∈SIM(P).如果不存在一個對象子集Y?U使得X?Y且Y關于P是相容的,則稱X為一個極大相容子集或極大相容塊.

        為了方便起見,以C(P)記由屬性集P?AT所決定的所有極大相容塊構成的集合.

        性質(zhì)1[2]不完備信息系統(tǒng)S=(U,AT,f)中,a∈ AT,則

        這條性質(zhì)是針對不完備信息系統(tǒng)在單個屬性作用下對極大相容塊的求取.將原對象集合進行細化,細化后的集合內(nèi)部,各個對象完全滿足基本的容差關系.

        性質(zhì)2[2]不完備信息系統(tǒng)S=(U,AT,f)中,P?AT,任意的x∈C(P),則存在Y∈C(P{a}),使得X∈CY({a}).其中X∈CY({a})表示Y為論域下屬性集{a}決定的極大相容塊集.

        該性質(zhì)為利用分層遞階方式求取極大相容塊提供了方法.先求出屬性集P{a}決定的極大相容塊集C(P{a})={K1,K2,…,Km},然后對于每個極大相容塊Ki,用屬性a提供的信息求更細的不可區(qū)分單元集C

        Ki({a}),而且必有下式成立:.這樣,我們可以結合性質(zhì)1,在求由N個屬性組成的屬性集P決定的極大相容塊時,完全可以利用分層遞階的思想進行.先求出由第一個屬性a1決定的極大相容塊,將這些相容塊作為論域,再求由屬性a2決定的極大相容塊,如此反復,最后得到屬性集P決定的極大相容塊.

        當然,在此迭代過程中,不可區(qū)分單元集({a})是相容塊,但不一定是極大相容塊,因為可能存在Xm∈CKi(a),Xn∈CKj(a),有Xm?Xn,則Xm不符合定義1而不能是極大相容塊.針對這種情況,我們可以這樣處理:對前一步生成的極大相容塊利用后面所加屬性進一步分解后,所產(chǎn)生的相容塊中,還要比較判斷各塊是否是當前屬性下的極大相容塊.如果在同一層次上,有集合X的超集存在,則不是極大相容塊,應該去除之.

        2 極大相容塊的求取算法

        給定不完備信息系統(tǒng)S=(U,AT),若U′?U,AT′?AT,稱S′=(U′,AT′)為原信息系統(tǒng)S的局部子系統(tǒng).局部子系統(tǒng)中,在屬性集P下的極大相容塊是局部極大相容塊,而在原系統(tǒng)下的極大相容塊是全局極大相容塊.

        算法1:求屬性集P決定的極大相容塊C(P).

        輸入:不完備信息系統(tǒng)

        輸出:C(P).

        說明:記Cb為中間過程所求單元素子論域集;Xi表示極大相容塊集合C=({a1,a2,…,ar});Xij表示C= ({a1,a2,…,ar})中的第j個局部極大相容塊;Xi+1表示將極大相容塊集合Xi在屬性ai+1作用下求得的極大相容塊集合;Yi+1表示生成Xi+1之前,未去除非極大相容塊時的集合;Vai+1表示在屬性Vi+1下,論域中各對象值的集合.

        初始化:Cb=φ;CN=1;求極大相容塊之前的初始數(shù)據(jù)集X01={1,2,…|U|}.

        Step1:令i=0.

        Step2:若i>r,則轉(zhuǎn)Step14.

        Step3:令CN2=CN,然后將CN清0.

        Step4:將屬性ai+1下論域中各對象值依次讀到集合 Vai+1中.

        Step5:令j=1.

        Step8:令j=j+1轉(zhuǎn)到步驟Step6.

        Step9:判斷集合Yi+1中每一個yk,得到C″= {M∈Yi+1|?N∈Yi+1且M∈N}.

        Step10:判斷集合Yi+1C″中每一個yk,若|yk|=1, 則Cb=Cb∪yk.

        Step11:判斷集合Yi+1中每一個yk,合成Xi+1= {yk∈Yi+1|?(Cb∪C″)},且得到屬性ai+1下的極大相容塊個數(shù)CN3.

        Step12:令CN=CN3.

        Step13:令i=i+1,然后轉(zhuǎn)到Step2.

        Step14:去掉集合Cb中的重復值.

        Step15:得到C(P)=X′∪Cb.

        Step16:輸出C(P),算法結束.

        Step1:利用屬性ai+1對局部極大相容塊Xij中的對象按其取值進行升序排列(將“*”當作無窮小的正則值).

        Step3:判斷若y1中對象值不為“*”,則令C′(),將當前CN值加上α,然后轉(zhuǎn)步驟Step7.

        Step4:若α>1,則轉(zhuǎn)步驟Step5,否則轉(zhuǎn)步驟Step6.

        3 實驗

        我們從汽車評論網(wǎng)上下載了對某款汽車連續(xù)3個月的評論文本,共100篇.根據(jù)文本評論內(nèi)容,我們選擇了常用的65種特征,那些用來描述特征的詞匯稱為特征詞.如描述特征“動力”時,可以用“強勁”、“不足”等.每個文本可由其在所有特征下的取值,即特征詞所構成的向量來表示,如表1所示.由于并非所有特征均在每一個文本中出現(xiàn),所以得到的是一個非完備信息系統(tǒng),某個文本在某特征下取值為空時,用*表示.

        表1 汽車評論文本的表示(100篇)

        在表1中,由于特征詞的種類太多,從而影響極大相容塊的求取.所以,我們基于領域知識,利用文獻[3]提供的情感詞詞表swt中規(guī)定的各特征詞的情感極性,再利用文獻[4]定義的條件屬性值映射公式,可以將表1中出現(xiàn)的特征詞映射成為兩個符號a和c,其中符號a表示該特征詞的情感傾向為正面,符號c表示該特征詞的情感傾向為負面,這樣表1便可以表示成表2的形式.

        表2 將表1中情感詞映射后的結果

        再利用文獻[4]提供的屬性重要性度量公式計算出所有65個特征的重要度,為了在求取極大相容塊時降低維度,選取前面最重要的25個特征進行計算.這樣,我們就可以按照上面提到的算法進行極大相容塊的求取,生成的極大相容塊數(shù)為1 023,如表3所示.

        表3 對100篇文本形成的不完備信息系統(tǒng)求取極大相容塊的結果(部分)

        4 結束語

        本文首先將文本集表示成不完備信息系統(tǒng)的形式,然后對該系統(tǒng)進行特征詞映射等一系列預處理,進而利用改進的算法求取極大相容塊.實驗表明,該算法適合于在較大規(guī)模的不完備系統(tǒng)中進行極大相容塊的求取,然而,對于大規(guī)模的不完備信息系統(tǒng),本算法還有待改進.

        [1]Leung Y,Li D Y.Maximal consistent block technique for rule acquisition in incomplete information systems[J].Information Science, 2003,153:85-106.

        [2]梁吉業(yè),王寶麗,錢宇華,等.一種不完備信息系統(tǒng)中極大相容塊的構造算法[J].計算機科學,2006,33(11A):79-82.

        [3]王素格.基于Web的評論文本情感分類問題研究[D].上海:上海大學,2008.

        [4]趙乃剛,李德玉,王素格,等.一種新的不完備信息系統(tǒng)中屬性重要性度量及其應用[J].計算機科學,2008,35(8A):251-254.

        Abstract:A hierarchical algorithm for constructing Maximal Consistent Block in Incomplete Information System is proposed in [2].As a result,the process for constructing Maximal Consistent Block is greatly simplified.However,There is a weak point in the algorithm,while computing the maximal consistent block,without dislodging the Non-Maximal Consistent Block.As a result,The Space-complexity of program is proved greatly,so the algorithm used only to a small Incomplete Information System.Based the fatal shortcoming,In the present paper,A better algorithm is provided,which would be used to the major Incomplete Information System.

        Key words:rough set;Incomplete Information System;maximal consistent Block;space-complexity

        〔編輯 高?!?/p>

        A New Algorithm of Constructing Maximal Consistent Block in Incomplete Information System

        ZHAO Nai-gang
        (School of Mathematics&Computer Science,Shanxi Datong University,Datong Shanxi,037009)

        TP18

        A

        1674-0874(2010)04-0015-03

        2010-03-25

        趙乃剛(1975-),男,山西應縣人,碩士,助教,研究方向:數(shù)據(jù)挖掘.

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