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广义后缀树的概念生成算法
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作者 林志鸿 王李进 吴清寿 《武夷学院学报》 2023年第6期6-10,共5页
提出一种基于广义后缀树的概念生成算法(generalized suffix tree based concept generation algorithm,GSTCG),将背景中所有对象的属性序列及其后缀建立为一棵广义后缀树,并根据广义后缀树产生候选概念;其次,合并具有相同对象集合的候... 提出一种基于广义后缀树的概念生成算法(generalized suffix tree based concept generation algorithm,GSTCG),将背景中所有对象的属性序列及其后缀建立为一棵广义后缀树,并根据广义后缀树产生候选概念;其次,合并具有相同对象集合的候选概念,再根据规则对候选概念进行扩展;最后,删除冗余的候选概念后得到全部形式概念。在两类不同参数人工数据集上的实验结果表明,GSTCG算法与NextClosure算法在所有背景上得到的概念数量一致,且前者具有更优的时间性能。 展开更多
关键词 形式概念分析 概念格 广义后缀树 数据挖掘
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基于NextClosure改进的概念生成算法 被引量:1
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作者 林志鸿 吴清寿 《长春师范大学学报》 2022年第4期43-50,66,共9页
针对NextClosure算法中交集运算较多导致的时间性能下降问题,提出了一种改进的概念生成算法INCA。引入一个哈希表(元素为字典形式),每个由内涵与外延构成的键值对在表中只能出现1次,以此避免相同内涵重复计算外延的问题。利用集合元素... 针对NextClosure算法中交集运算较多导致的时间性能下降问题,提出了一种改进的概念生成算法INCA。引入一个哈希表(元素为字典形式),每个由内涵与外延构成的键值对在表中只能出现1次,以此避免相同内涵重复计算外延的问题。利用集合元素过滤和缩减闭包正规性判断条件的方法,以此降低交集运算的时间复杂度。仿真结果显示,在不同对象数量、不同属性数量和不同属性填充率的三种背景上,INCA算法的平均运行时间分别比NextClosure算法减少了15.4%、50%和20.3%。该结果表明,INCA算法可有效减少集合运算次数并降低交集操作的时间复杂度,且比NextClosure算法能更好地适应大背景下的概念生成。INCA算法在复杂网络分析和推荐系统等领域具有很好的应用前景。 展开更多
关键词 概念格 形式概念分析 NextClosure算法 概念生成
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