基于增量更新内涵的形式概念生成算法

吴清寿; 郭磊; 余文森

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基于增量更新内涵的形式概念生成算法

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为高效率地生成概念,提出一种基于增量更新内涵的概念生成算法IUICG(Incremental Updating Intension based Concepts Generation)。首先将背景中的属性逐个设定为任务属性,以任务属性将概念搜索空间划分为先行概念集合和新增概念集合,提高了搜索效率。其次提出了概念操作规则,其中外延过滤规则避免了无效外延对概念空间的搜索,内涵更新规则和新增概念规则提升了概念生成速度。实验结果表明,在不同类型的数据集上,IUICG算法的时间性能都优于对比算法。在对象数量远大于属性数量的数据集上,IUICG算法具有接近线性的时间复杂度。

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来源
《吉林大学学报：信息科学版》 |2022年第3期|452-463|共12页
作者
吴清寿; 郭磊; 余文森;
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作者单位

武夷学院数学与计算机学院;

武夷学院认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室;

福建农林大学智慧农林福建省高校重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
形式概念分析; 概念格; 概念生成; 搜索空间; 数据挖掘;

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