FCA Devient (Multi-)Relationnel, Cela Fait-il Une Différence ?

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Nous abordons ici la question à savoir si RCA apporte une extension effective du champ d'application de FCA, étant donné que la FCA en est le cœur.

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L'analyse de concepts relationnels (RCA) a été conçue comme une extension de l'analyse de concepts formels (FCA) aux ensembles de données multi-relationnels, tels que ceux tirés de Linked Open Data (LOD) selon le regroupement par type de ressource dans des tableaux de données.

RCA a été appliquée avec succès à des problèmes pratiques d'IA tels que l'élicitation de connaissances, la découverte de connaissances à partir de données et la structuration de connaissances.

Une question cruciale, à laquelle il faut encore répondre de manière rigoureuse, est de savoir dans quelle mesure RCA est une véritable extension de FCA, c'est-à-dire qu'elle révèle des concepts qui vont au-delà des limites de FCA, même en utilisant un codage approprié des données originales.

Nous démontrons dans cet article que l'extension est efficace : RCA récupère tous les concepts trouvés par FCA ainsi que plusieurs autres.

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Michael Wajnberg, Petko Valtchev (Université du Québec à Montréal, Canada) and Mario Lezoche, Alexandre Blondin-Massé, Hervé Panneto (Université de Lorraine, France)