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01/07/22/09:17
D. López-Rodríguez, E. Muñoz-Velasco, M. Ojeda-Aciego. Formal methods in FCA and Big Data. In Complex Data Analytics with Formal Concept Analysis, (R. Missaoui, L. Kwuida, T. Abdessalem, ed.) Springer. 2022.
ABSTRACT Formal Concept Analysis (FCA) plays an important role in knowledge representation and knowledge discovery, and has generated an increasingly growing research field. The use of FCA in the context of big data provides a basis for better interpretability and explainability of results, usually lacking in other statistical approaches to data analysis; however, scalability is an important issue for FCA logic-based tools and techniques, such as the generation and use of implicational systems. We survey the theoretical and technical foundations of some trends in FCA. Specifically, we present a summary of promising theoretical and practical applications of FCA that could be used to solve the problem of dealing with big data. Furthermore, we propose some directions for future research to solve this problem.
ABSTRACT Formal Concept Analysis (FCA) plays an important role in knowledge representation and knowledge discovery, and has generated an increasingly growing research field. The use of FCA in the context of big data provides a basis for better interpretability and explainability of results, usually lacking in other statistical approaches to data analysis; however, scalability is an important issue for FCA logic-based tools and techniques, such as the generation and use of implicational systems. We survey the theoretical and technical foundations of some trends in FCA. Specifically, we present a summary of promising theoretical and practical applications of FCA that could be used to solve the problem of dealing with big data. Furthermore, we propose some directions for future research to solve this problem.
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12/01/21/09:07
A. Burrieza, E. Muñoz-Velasco, M. Ojeda-Aciego. Cercanía y despreciabilidad usando lógica con órdenes de magnitud. En Lógica, Conocimiento y Abducción, (C. Barés, F.J. Salguero & F. Soler, ed.) College Publications. 2021. London.
ABSTRACT En este trabajo nos centramos en un enfoque lógico de la importante noción de cercanía, que no ha recibido mucha atención en la bibliografía. Introduciremos una noción de cercanía basada en intervalos llamados intervalos de proximidad, que se utilizarán para decidir los elementos que están cerca unos de otros. Algunas de las intuiciones de esta definición se explican sobre la base de ejemplos. Además, presentamos una noción de despreciabilidad que combinamos con la noción de cercanía. Probamos la capacidad de decisión de la lógica multimodal introducida y, a continuación, mostramos algunos aspectos de la potencia expresiva de nuestra lógica: su capacidad para denotar posiciones particulares de los intervalos de proximidad, la cantidad de intervalos que posee una clase cualitativa dada y su capacidad para definir diferentes tipos de conectivas modales sobre intervalos, sean o no de proximidad.
ABSTRACT En este trabajo nos centramos en un enfoque lógico de la importante noción de cercanía, que no ha recibido mucha atención en la bibliografía. Introduciremos una noción de cercanía basada en intervalos llamados intervalos de proximidad, que se utilizarán para decidir los elementos que están cerca unos de otros. Algunas de las intuiciones de esta definición se explican sobre la base de ejemplos. Además, presentamos una noción de despreciabilidad que combinamos con la noción de cercanía. Probamos la capacidad de decisión de la lógica multimodal introducida y, a continuación, mostramos algunos aspectos de la potencia expresiva de nuestra lógica: su capacidad para denotar posiciones particulares de los intervalos de proximidad, la cantidad de intervalos que posee una clase cualitativa dada y su capacidad para definir diferentes tipos de conectivas modales sobre intervalos, sean o no de proximidad.