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Minero de celosía

Lattice Miner [1] es una herramienta de software de análisis de conceptos formales para la construcción, visualización y manipulación de redes de conceptos. Permite la generación de conceptos formales y reglas de asociación, así como la transformación de contextos formales mediante aposición, subposición, reducción y generalización de objetos/atributos, y la manipulación de redes de conceptos mediante aproximación, proyección y selección. Lattice Miner también permite dibujar diagramas de líneas anidadas.

Introducción

El análisis formal de conceptos (FCA) es una rama de las matemáticas aplicadas basada en la formalización de conceptos y jerarquías de conceptos y se utiliza principalmente como marco para la agrupación conceptual y la minería de reglas. [2] Durante las últimas dos décadas, ha surgido una colección de herramientas para ayudar a los usuarios de FCA a visualizar y analizar redes de conceptos. [3] [4] Van desde las primeras implementaciones basadas en DOS (por ejemplo, ConImp y GLAD) hasta implementaciones más recientes en Java como ToscanaJ, [5] Galicia, [6] ConExp [7] y Coron. [8] Un tema principal en el desarrollo de herramientas FCA es visualizar grandes redes de conceptos y proporcionar mecanismos eficientes para resaltar patrones (por ejemplo, conceptos, asociaciones) que podrían ser relevantes para el usuario. El objetivo inicial de la herramienta FCA llamada Lattice Miner [9] era centrarse en los mecanismos de visualización para la representación de redes de conceptos, incluidos los diagramas de líneas anidadas. Más tarde, se integraron muchas otras características interesantes en la herramienta.

Arquitectura funcional de Lattice Miner

Arquitectura de Lattice Miner

Lattice Miner es una plataforma basada en Java cuyas funciones se articulan en torno a un núcleo. El núcleo de Lattice Miner proporciona todas las operaciones y estructuras de bajo nivel para la representación y manipulación de contextos, entramados y reglas de asociación. Básicamente, el núcleo de Lattice Miner consta de tres módulos: módulos de contexto, de concepto y de regla de asociación. La interfaz de usuario ofrece un editor de contexto y un manipulador de entramado de conceptos para ayudar al usuario en un conjunto de tareas. La arquitectura de Lattice Miner es abierta y lo suficientemente modular como para permitir la integración de nuevas características y facilidades en cada uno de sus componentes.

Módulo de contexto

Figura 1

El módulo de contexto ofrece todas las operaciones y estructuras básicas para manipular contextos binarios y valuados, así como la descomposición del contexto para producir diagramas de líneas anidadas. Las operaciones de contexto básicas incluyen aposición, subposición, generalización, clarificación, reducción, así como el cálculo del contexto complementario. El módulo también proporciona las relaciones de flecha (para la reducción y descomposición del contexto) [2]. La herramienta tiene un formato de entrada LMB y reconoce el formato binario SLF que se encuentra en Galicia y el formato CEX producido por ConExp.

Módulo de concepto

Figura 2

La función principal del módulo de conceptos es generar los conceptos del contexto binario actual y construir la red y la estructura anidada correspondientes (ver Figuras 2 y 3). Proporciona al usuario operadores básicos como proyección, selección y búsqueda exacta, así como características avanzadas como la aproximación de pares. Algunos algoritmos conocidos se incluyen en este módulo, como el procedimiento de Bordat, el algoritmo de Godin y el algoritmo NextClosure. [10] La característica de aproximación implementada en Lattice Miner se basa en la siguiente idea: dado un par (X, Y) donde X ⊆ G, e Y ⊆ M, ¿hay un conjunto de conceptos formales (Ai, Bi) que sean "cercanos a" (X, Y)? Para responder a esta pregunta, la herramienta comienza a identificar el tipo de par que representa el par (X, Y). [11] Puede ser un concepto formal, un protoconcepto, un semiconcepto o un preconcepto. En el último caso, la aproximación viene dada por el intervalo [(X",X′),(Y′,Y")] y resaltada en el diagrama lineal.

Módulo de reglas de asociación

Este módulo incluye procedimientos para calcular la base Guigues–Duquenne (raíz) utilizando el algoritmo NextClosure [3], así como las bases genéricas e informativas. Las implicaciones con negación se pueden obtener utilizando la aposición de un contexto y su complementario. Este módulo también incorpora procedimientos para el cálculo de una familia no redundante C de implicaciones y el cierre de un conjunto Y de atributos para el conjunto de implicaciones C dado.

Interfaz de usuario

El objetivo inicial de Lattice Miner era centrarse en el dibujo y la visualización de retículas, ya sea como una estructura plana o anidada, teniendo en cuenta el proceso cognitivo de los seres humanos y los principios conocidos para el dibujo de retículas (por ejemplo, reducir el número de intersecciones de aristas, garantizar la simetría del diagrama). Se implementaron algunas técnicas de visualización conocidas, como el enfoque y el contexto y la vista de ojo de pez. La idea básica detrás del paradigma de visualización de enfoque y contexto es permitir que un espectador vea objetos clave (importantes) con todo detalle en primer plano (enfoque) mientras que al mismo tiempo una descripción general de toda la información circundante (contexto) permanece disponible en el fondo. Lattice Miner traduce el paradigma de enfoque y contexto en elementos claros y borrosos, mientras que el tamaño de los nodos y la intensidad de su color se utilizaron para indicar su importancia. También se proporcionan varias formas de resaltado, etiquetado y animación.

Figura 3

Para manejar mejor la visualización de grandes retículos, la herramienta ofrece diagramas de líneas anidadas. La Figura 3 muestra el tercer nivel del diagrama de líneas anidadas correspondiente al contexto binario de la Figura 1, donde se definen tres niveles de anidación. Cada uno de los nodos internos de este diagrama representa una combinación de atributos de los dos niveles anteriores (externos). Los conceptos internos reales (ver el nodo en el lado izquierdo del diagrama) se identifican mediante nodos de color, mientras que los elementos vacíos están en color gris. Cada nodo de los niveles 1 y 2 se puede expandir para exhibir su diagrama de líneas interno. Tanto los diagramas planos como los anidados se pueden guardar como una imagen. Los retículos simples (planos) también se pueden guardar como un archivo de formato XML.

Referencias

  1. ^ Boumedjout Lahcen y Leonard Kwuida. Lattice Miner: una herramienta para la construcción y exploración de conceptos en red. En Actas complementarias de la Conferencia internacional sobre análisis formal de conceptos (ICFCA'10), 2010
  2. ^ Bernhard Ganter y Rudolf Wille . Análisis de conceptos formales: fundamentos matemáticos. Springer-Verlag New York, Inc., 1999.
  3. ^ Thomas Tilley. Soporte de herramientas para FCA. En ICFCA, páginas 104-111, 2004.
  4. ^ Pascal Hitzler y Henrik Schärfe . Estructuras conceptuales en la práctica. Serie de estudios en informática. CRC Press, 2009.
  5. ^ Peter Becker y Joachim Hereth Correia. La suite toscanaj para implementar sistemas de información conceptual. En Bernhard Ganter y Gerd Stumme, editores, Formal Concept Analysis, volumen 3626 de Lecture Notes in Computer Science, páginas 324–348. Springer Berlin / Heidelberg, julio de 2005.
  6. ^ Petko Valtchev, David Grosser, Cyril Roume y Mohamed Rouane Hacene. Galicia: una plataforma abierta para redes. En In Using Conceptual Structures: Contributions to the 11th Intl. Conference on Conceptual Structures (ICCS03, páginas 241–254. Shaker Verlag , Herzogenrath 2003.
  7. ^ Explorador de conceptos. http://conexp.sourceforge.net/license.html.
  8. ^ Laszlo Szathmary y Amedeo Napoli. Coron: Un marco para algoritmos de minería de conjuntos de elementos por niveles. En Actas complementarias de la Tercera Conferencia Internacional sobre Análisis de Conceptos Formales (ICFCA'05), Lens, páginas 110-113, 2005.
  9. ^ Geneviève Roberge. Visualización de los resultados de la falta de datos en los treillis de conceptos. Tesis de maestría, Université du Québec en Outaouais, 2007.
  10. ^ Bernhard Ganter. Dos algoritmos básicos en el análisis de conceptos. Preimpresión 831, Technische Hochschule Darmstadt, junio de 1984.
  11. ^ Rokia Missaoui, L´eonard Kwuida, Mohamed Quafafou y Jean Vaillancourt. Operadores algebraicos para consultar bases de patrones. CoRR, abs/0902.4042, 2009. También publicado en las Actas complementarias de ICFCA'2009, págs. 1–17, Darmstadt, Alemania, mayo de 2009.

Enlaces externos