tdkg algebra IV : -_equivalence

Si l = [A,B,…], par exemple l = [A,B], est une liste de concepts, il est facile de chercher des kw a, b,… ‘sous’ A-B : a < A-B, ce que l'on notera encore par abus : A-B

cela correspond à a→b ≾ A-B  (CF tdkg algebra II)

Exemple pour language-bio:

genome language	genome_language	dna-L
biological diversity protocol	biodiversity_protocol	diversity_bio_environ-N_language

En général, quand on prend l au hasard, A-B est vide, mais on peut chercher des proxi de A,B,... de manière à trouver un ensemble non vide, et donc chercher C-D~A-B, tq que C-D soit non vide.

Pour définir précisément ~, on se donne 3 morphismes sur tdkg:

a↪ b : inclusion* (non orientée) : a inclus dans b ou l'inverse.

a < b : dérivation* : on monte en abstraction (phylogenèse)

a→b : association* : b est associé à a (réticulation)

et bien sur on peut les composer.

A priori la distance associée à ces morphismes est différentes : disons 0 dans le premier cas, 1 dans le 2e 2 dans le 3e.

pour éviter l'explosion combinatoire, on peut chercher d'abord les inclusions* de [A,B] puis en chercher d'une part les dérivations* d'autres par les associations*, concaténer, et en faire toutes les combinaisons : 

[A,B] ⇝ [[A,A',...],[B,B',...]] ⇝ [[A,B],[A,B'],...,[U,V ],...],        U-V~A-B

on peut associer à chaque couple [U,V ] une note entre 0 et 2*2 selon le morphisme dont il est issu, mais aussi chaque concept A ayant un rang fréquentiel rg(A) dans tdkg, on dispose de la somme des rang rg(U)+rg(V), qui donne un indice de la probabilité que U-V soit non vide : plus la somme des rangs est élevée, plus il y a de chance que U-V soit populé.

Il ne reste plus, par ordre de note croissante et de rang décroissant, à calculer U-V. (si ressource computationnelle suffisante, on peut faire le calcul pour tous les [U,V ])

exemple : pour symmetry-data, qui est réduit à asymmetric information < symmetry_information,  on trouve notamment le proxi information-data :

information	data
asymmetric information	symmetry_information	formal language-math-data
bogus information	fake_information	misleading-data
business information systems	buz_information	buz-data
disinformation	destroy_information	destroy-data
information and communications technology	information_tech	data-tech
information services	information_service	data-buz
information technology	information_tech	data-tech
information theory	information_theory	data-formal language
information transfer	transfer_information	transfer-data
information redundancy	information_redundancy	data-redundancy
management information systems	information_system	data-system
misleading information	misleading_information	misconduct-data
encoded information	code_information	code-data
information content	information_content	data-data
combinatorial information	combinatorial_information	algebra_groupmath-data
algorithmic information theory	information theory	information_theory
mutual information	information theory	information_theory
consumer review	consumer_information	actor_buz-data
document management	information_management	data-management
network intelligence	information_net	data-net
news	information	data
social news	link°_information	population_S-data
entropy	information theory	information_theory
shannon	information theory	information_theory
kolmogorov complexity	algorithmic information theory	information theory

où l'on trouve notamment des concepts dénotant une manipulation de l'information, qui est bien une rupture de symétrie dans le partage de la data.

Autre exemple : autonomous-mental-development~atificial-learn-developmental :

developmental robotics

developmental_robot

growth-sensor_comput-actor_artificial