[发明专利]基于形式概念格的分面搜索方法及系统

权利要求书

1.一种基于形式概念格的分面搜索方法，其特征在于，包括：

构造形式概念格，所述形式概念格使用伪造属性fake_attribute初始化最小概念Bottom，并在每次更新概念格结构时，将输入对象Obj的属性集添加到Bottom的内涵中，最后再将fake_attribute剔除得到完整且正确的形式概念格；同时，在形式概念格中增加新对象的过程中，在输入属性集Y后，首先获取Y所唯一对应的标准生成器，如果概念格已有概念的内涵与Y相等，则Y不产生新概念，并将该新对象添加到其相等内涵所关联概念的外延中，以及将该新对象添加到所述已有概念所有父概念的外延中；如果概念格不存在已有概念的内涵与Y相等，则创建新概念，并根据标准生成器的直接父概念计算新概念的所有候选直接父概念并筛选出真正的直接父概念，然后更新概念之间的父子关系，同时将该新对象添加到新概念所有父概念的外延中；

在所述形式概念格中建立叶子概念的索引，所述叶子概念是指形式概念格中最小概念的直接父概念；

在查询过程中，概念的内涵对应查询语句，概念的外延对应结果集；在获取用户查询的分面值集后，在所构造的形式概念格中利用叶子概念自底向上匹配包含属性集的最小内涵以找到与所述分面值集对应的目标概念，并返回该目标概念所对应的外延。

2.根据权利要求1所述的基于形式概念格的分面搜索方法，其特征在于，还包括：

通过对概念的内涵进行哈希值计算作为索引，将所有概念保存在哈希表中；在确定标准生成器的过程中，结合所计算的属性集Y的哈希值自底向上搜索标准生成器。

3.根据权利要求1或2所述的基于形式概念格的分面搜索方法，其特征在于，所述形式概念格采用静态构造模式、动态构造模式或基于构造时间预测的混合式构造模式；所述混合式构造模式根据分面值集预测概念构造耗时，如果小于预设的时间阈值，则采用动态模式构造形式概念格，若大于预设的时间阈值，则采用静态模式构造形式概念格。

4.根据权利要求3所述的基于形式概念格的分面搜索方法，其特征在于，还包括：

在找到目标概念后，根据形式概念格的上下文计算与所述目标概念对应的分面值支持数，所述分面值支持数是指分面值对应的对象的个数。

5.根据权利要求4所述的基于形式概念格的分面搜索方法，其特征在于，还包括：

记录用户的查询记录，返回多个历史查询结果的最大公共父概念和最小公共子概念作为查询推荐；或者根据概念相似度进行查询推荐。

6.一种基于形式概念格的分面搜索系统，其特征在于，包括：

子系统一，用于构造形式概念格，所述形式概念格使用伪造属性fake_attribute初始化最小概念Bottom，并在每次更新概念格结构时，将输入对象Obj的属性集添加到Bottom的内涵中，最后再将fake_attribute剔除得到完整且正确的形式概念格；同时，在形式概念格中增加新对象的过程中，在输入属性集Y后，首先获取Y所唯一对应的标准生成器，如果概念格已有概念的内涵与Y相等，则Y不产生新概念，并将该新对象添加到其相等内涵所关联概念的外延中，以及将该新对象添加到所述已有概念所有父概念的外延中；如果概念格不存在已有概念的内涵与Y相等，则创建新概念，并根据标准生成器的直接父概念计算新概念的所有候选直接父概念并筛选出真正的直接父概念，然后更新概念之间的父子关系，同时将该新对象添加到新概念所有父概念的外延中；

其中，所述子系统一还用于在所述形式概念格中建立叶子概念的索引，所述叶子概念是指形式概念格中最小概念的直接父概念；

子系统二，用于在查询过程中，概念的内涵对应查询语句，概念的外延对应结果集；在获取用户查询的分面值集后，在所构造的形式概念格中利用叶子概念自底向上匹配包含属性集的最小内涵以找到与所述分面值集对应的目标概念，并返回该目标概念所对应的外延。

7.根据权利要求6所述的基于形式概念格的分面搜索系统，其特征在于，所述子系统一还用于：通过对概念的内涵进行哈希值计算作为索引，将所有概念保存在哈希表中；在确定标准生成器的过程中，结合所计算的属性集Y的哈希值自底向上搜索标准生成器。